Вклад кибернетики в научную картину мира

Введение

 

В естествознании первой половины нашего века ведущим направлением была физика. Начиная с 50-х годов, наряду с физикой, химией и биологией все возрастающее значение и влияние на развитие науки и всего уклада нашей жизни начала оказывать кибернетика. Кибернетика становится важнейшим фактором научно-технической революции на высших этапах ее развития. Кибернетика возникла на стыке многих областей знания математики, логики, семиотики, биологии и социологии. Обобщающий характер кибернетических идей и методов сближает науку об управлении, каковой является кибернетика, с философией.

Задача обоснования исходных понятий кибернетики, особенно таких, как информация, управление, обратная связь и др. требуют выхода в более широкую, философскую область знаний, где рассматриваются атрибуты материи - общие свойства движения, закономерности познания. Сама кибернетика как наука об управлении многое дает современному философскому мышлению. Она позволяет более глубоко раскрыть механизм самоорганизации материи, обогащает содержание категории связей, причинности, позволяет более детально изучить диалектику необходимости и случайности, возможности и действительности. Открываются пути для разработки "кибернетической" гносеологии, которая не подменяет диалектический материализм теорией познания, но позволяет уточнить, детализировать и углубить в свете науки об управлении ряд существенно важных проблем. Возникнув в результате развития и взаимного стимулирования ряда, в недалеком прошлом слабо связанных между собой, дисциплин технического, биологического и социального профиля кибернетика проникла во многие сферы жизни. Столь необычная "биография" кибернетики объясняется целым рядом причин, среди которых надо выделить две. Во-первых, кибернетика   имеет необычайный, синтетический характер. В связи с этим до сих пор существуют различия в трактовке некоторых ее проблем и понятий. Во-вторых, основополагающие идеи кибернетики пришли в нашу страну с Запада, где они с самого начала оказались под влиянием идеализма и метафизики, а иногда и идеологии. То же самое, или почти то же самое происходило и в нашей стране. Таким образом, становится очевидной необходимость разработки философских основ кибернетики, освещение ее основных положений с позиции философского познания. Осмысление кибернетических понятий с позиции философии будет способствовать более успешному осуществлению теоретических и практических работ в этой области, создаст лучшие условия для эффективной работы и научного поиска в этой области познания.

 

1. Кибернетика как наука, основные понятия кибернетики

Кибернетика - наука об общих закономерностях процессов уп­равления и передачи информации в технических, биологических и социальных системах. Её основателем яв­ляется американский математикН. Винер (1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу "Кибернетика, или управление их связь в животном и машине". Своё название новая наука получила от древнегреческого слова "кибернетес", что в переводе означает "управляющий", "руле­вой", "кормчий". Основной интерес этой науки широкий класс как живых, так и неживых систем.

Со сложными системами управления человек имел дело задолго до кибернетики (управление людьми, машинами; наблюдал регуляционные процессы у живых организмов и т.д.). Но кибернетика выделила общие закономерности управления в различных процессах и системах, а не их специфику. В «докибернетический» период знания об управлении и организации носили «локальный» характер, т.е. в отдельных областях. Так, еще в 1843 г. польский мыслитель Б. Трентовский опубликовал малоизвестную в настоящее время книгу «Отношении философии к кибернетике как искусству управления народом». В своей книге «Опыт философских наук» в 1834 году известный физик Ампер дал классификацию наук, среди которых третьей по счету стоит кибернетика – наука о текущей политике и практическом управлении государством (обществом)[1].

Эволюция представления об управлении происходила в форме накопления, суммирования отдельных данных. Кибернетика рассматривает проблемы управления на устойчивом фундаменте, вводя в науку новые теоретические «заделы»,новый понятийный, категориальный аппарат. В общую кибернетику обычно включают теорию информации теорию алгоритмов, теорию игр и теорию автоматов, техническую кибернетику.

Техническая кибернетика - отрасль науки, изучающая технические системы управления. Важнейшие направления исследований разработка и создание автоматических и автоматизированных систем управления, а также автоматических устройств и комплексов для передачи, переработки и хранения информации.

К основным задачам кибернетики относятся:

1) установление фактов, общих для управляемых систем или для некоторых их совокупностей;

2) выявление ограничений, свойственных управляемым системам. и установление их происхождения;

3) нахождение общих законов, которым подчиняются управляе­мые системы;

4) определение путей практического использования установлен­ных фактов и найденных закономерностей1.

«Кибернетический» подход к системам характеризуется рядом по­нятий. Основные понятия кибернетики:управление, управляющая си­стема, управляемая система, организация, обратная связь, алгоритм, модель, оптимизация, сигнал и др. Для систем любой природы понятие "управление" можно определить следующим образом: управление - это воздействие на объект, выбранное на основании имеющейся для этого информации из множества возможных воздействий, улучшаю­щее его функционирование или развитие. У управляемых систем все­гда существует некоторое множество возможных изменений, из кото­рого производится выбор предпочтительного изменения. Если у сис­темы нет выбора, то не может быть и речи об управлении.

Есть существенная разница между работой дачника, орудующе­го лопатой, и манипуляциями регулировщика движения на пере­крестке улиц. Первый оказывает на орудие силовое воздействие, вто­рой - управляет движением автомобилей. Управление - это вызов из­менений в системе или перевод системы из одного состояния в другое в соответствии с объективно существующей или выбранной целью.

Управлять - это и предвидеть те изменения, которые произойдут в системе после подачи управляющего воздействия (сигнала, несущего информацию). Всякая система управления рассматривается как един­ство управляющей системы (субъекта управления) и управляемой си­стемы - объекта управления. Управление системой или объектом всегда происходит в какой-то внешней среде. Поведение любой управля­емой системы всегда изучается с учетом ее связей с окружающей сре­дой. Поскольку все объекты, явления и процессы взаимосвязаны и влияют друг на друга, то, выделяя какой-либо объект, необходимо учитывать влияние среды на этот объект и наоборот. Свойством уп­равляемости может обладать не любая система. Необходимым усло­вием наличия в системе хотя бы потенциальных возможностей уп­равления является ее организованность.

Чтобы управление могло функционировать, то есть целе­направленно изменять объект, оно должно содержать четыре необхо­димых элемента:

1. Каналы сбора информации о состоянии среды и объекта.

2. Канал воздействия на объект.

3. Цель управления.

4. Способ (алгоритм, правило) управления, указывающий, каким образом можно достичь поставленной цели, располагая информаци­ей о состоянии среды и объекта.

Понятие цели и целенаправленности. Основатель кибернетики

Н. Винер писал, что "действие или поведение допускает истолкование как направленность на достижение некоторой цели, т.е. некоторого ко­нечного состояния, при котором объект вступает в определенную связь в пространстве и во времени с некоторым другим объектом или собы­тием"1. Цель определяется как внеш­ней средой, так и внутренними потребностями субъекта управления. Цель должна быть принципиально достижимой, она должна соответ­ствовать реальной ситуации и возможностям системы (управляющей и управляемой).За счет управляющих воздействий управляемая сис­тема может целенаправленно изменять свое поведение. Целенаправ­ленность управления биологических управляемых систем сформиро­вана в процессе эволюционного развития живой природы. Она означает стремление организмов к их выживанию и размножению. Целе­направленность искусственных управляемых систем определяется их разработчиками и пользователями.

Понятие обратной связи. Управление по "принципу обратной свя­зи". Если между воздействием внешней среды и реакцией системы устанавливается связь, то мы имеем дело с обратной связью. Прин­цип обратной связи характеризует информационную и простран­ственно-временную зависимость в кибернетической системе. Если по­ведение системы усиливает внешнее воздействие, то мы имеем дело с положительной обратной связью, а если уменьшает, то с отрицатель­ной обратной связью. Понятие обратной связи имеет отношение к цели управления. Поведение объекта управляется величиной ошибки в по­ложении объекта по отношению к стоящей цели.

Понятие информации. Управление - информационный процесс. Иинформация - "пища", "ресурс" управления. Поэтому кибернетика есть вместе с тем наука, об информации, об информационных системах и процессах. Самый исходный смысл термина "информация" свя­зан со сведениями, сообщениями и их передачей. Бурное развитие в нашем веке телефона, телеграфа, радио, телевидения и других средств массовой коммуникации потребовало повышения эффективности про­цессов передачи, хранения и переработки передаваемых сообщении информации. "Докибернетическое" понятие информации связано с совокупностью сведений, данных и знаний. Оно стало явно непонятным, неопределенным с возникновением кибернетики. Понятие ин­формации в кибернетики уточняется в математических "теориях ин­формации". Это теории статистической, комбинаторной, топологи­ческой, семантической информации2.

В отечественной и зарубежной литературе предлагается много разных концепций (определений) информации:

1) информация как отраженное разнообразие,

2) информация как устранение неопределен­ности (энтропии),

3) информация как связь между управляющей и уп­равляемой системами,

4) информация как преобразование сообщений,

5) информация как единство содержания и формы (например, мысль - содержание, а само слово, звук - форма),

6) информация - это мера упорядоченности, организации системы в ее связях с окружаю­щей средой.

Общее понятие информации должно непротиворечиво охватывать все определения информация, все виды информации. К сожалению. такого универсального понятия информации еще не разработано.

Информация может бытьструктурной, застывшей, окостенелой. например, в минералах, машинах, приборах, автоматических линиях. Любая машина - это овеществленная научная и техническая инфор­мация, разум общества, ставший предметом.

Информация может быть такжефункциональной, " актуальным управлением". Информация измеримая величина. Она измеряется в битах.

Каковы свойства информации? Первое - способность управлятьфизическими, химическими, биологическими и социальными процес­сами. Там, где есть информация, действует управление, а там, где осу­ществляется управление, непременно наличествует и информация. Вто­рое свойство информации - способность передаваться на расстоянии (при перемещении инфоносителя). Третье - способность информации подвергаться переработке. Четвертое - способность сохраняться в те­чение любых промежутков времени и изменяться во времени. Пятое свойство - способность переходить из пассивной формы в активную. Например, когда извлекается из "памяти" для построения тех или иных структур (синтез белка, создание текста на компьютере и т. д.).

Информация существенно влияет на ускоренное развитие науки. систем управления, техники и различных отраслей народного хозяй­ства. Политика, политическое управление, экономика - это концент­рированная смысловая информация, т. е. такая, которая перерабаты­вается человеческим сознанием и реализуется в различных социальных сферах. Она обусловлена политическими, экономическими потребно­стями общества и циркулирует в процессе управления производством и обществом. Социальная информация играет огромную роль в обес­печении правопорядка, работы правоохранительных органов, в деле образования и воспитания подрастающих поколений. Информация - неисчерпаемый ресурс общества. Информация - первооснова мира, всего сущего. Современным научным обобщением всех информаци­онных процессов в природе и обществе явилась информациология - генерализованная наука о природе информации и законах информа­ции.

Понятие самоорганизации. В современную науку это понятие вош­ло через идеи кибернетики. Процесс самоорганизации систем обус­ловлен таким неэнтропийным процессом, как управление. Энтропия - мера неорганизованности, хаоса. Энтропия и информация, как пра­вило, рассматриваются совместно. Информация - это то, что устра­няет неопределенность, количество "снятой" неопределенности. Тен­денция к определенности, к повышению информативности - процесс негэнтропийный (процесс с обратным знаком).

Термин "самоорганизующаяся система" ввел кибернетикУ. Росс Эшби для описания кибернетических систем. Для самоорганизующихся систем характерны:

 1) Способность активно взаимодействовать со средой, изменять ее в направлении, обеспечивающим более успешное функционирование системы:

2)наличие определенной гибкости структуры или адаптивного механизма, выработанного в ходе эволюции;

3)непредсказуемостьповедения самоорганизующихся систем;

    4)способность учитывать прошлый опыт или возможность обуче­ния.

Основными признаками самоорганизующейся системы общества являются самоорганизующейся активность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Эти признаки характеризуют и социальные системы.

Социальные самоорганизующейся системы – сложные системы. Их сложность в том, что они состоят из разнообразных подсистем, включенных друг в друга по иерархическому принципу, причем каждая подсистема бывает задана своей собственной программой развития и своим собственным поведением.

Социальная кибернетика – вероятностные системы, социальные системы с большим числом параметров и с нелинейной зависимостью. Для общества характерны многозначные нелинейные и функциональные связи. Раскрытие этих связей важно для научного познания, в том числе и кибернетического. В обществе наиболее рельефно проявляется системный эффект: социальные системы подчиняются системным закономерностям. Социальные системы с прогрессивной ориентацией развиваются надежно. Вообще надежность социальной системы проявляется в том, что она живет несравненно дольше своих компонентов.

Познание закономерностей общества как самоорганизующейся кибернетической системы с целью создания оптимальной модели управления социальными процессами и составляет в общем плане предмет социальной кибернетики. Его специфика состоит в кибернетическом обеспечении процессов управления в общественных самоорганизующихся системах, в кибернетическом описании таких социосистемных атрибутов, как самоорганизующаяся активность, внутренняя целенаправленность, оптимальная надежность и вероятностная детерминация. Принципы социальной кибернетики ориентируют на исследование структурно – информационных связей в социальных системах. Информационная структура жизнедеятельности социального организма становится ядром социокибернетической проблематики; кибернетика полностью отвлекается от вещественно – энергетической стороны. Поэтому, исследование кибернетических систем предполагает привлечение и развитие соответствующего математического аппарата, способного в русле кибернетических идей и методов отобразить количественные законы функционирования и развития социальных систем, но на этом вопросе мы остановимся позже1.

Использование понятий и идей кибернетики в вопросах физики, химии, биологии, философии, социологии, психологии и других науках дали превосходные всходы, позволили глубоко продвинуться в сущность процессов, протекающих в неживой и живой природе. Нет никакого сомнения в том, что грядущийXXI век и прогресс естествознания и науки всей будет протекать по линии изучения закономерностей уп­равляющих процессов в сложноорганизованных системах. Самоорга­низующаяся система - это познавательная модель наукиXXI века.

 

Два вида науки о мышлении

 

Необходимо заметить, что очень большой объем теоретических исследований требуется, чтобы приблизиться к систематическому пониманию концептуальных рамок, в которых может развиваться наука о мышлении на базе искусственного интеллекта. Такое понимание необходимо только в академических исследованиях в области философии науки. Оно поможет сформировать вопросы, требующие дальнейшего рассмотрения и объяснить результаты эмпирических исследований. Дальнейшая наша цель попытаться разделить и провести сравнение двух видов науки о мышлении (ортодоксальной и биологически-ориентированной), и показать, как эти два отдельных стиля мышления в области научного познания являются потомками двух радикально различающихся взглядов на место разума в природе (картезианский и аристотелев взгляды). Главной идеей будет то, что искусственная жизнь потенциально может стать интеллектуальным двигателем биологически ориентированной науки о мышлении, действующей в рамках общих аристотелеевых концепций.

Жизнь в науке о мышлении рассматривается как простое явление. Бесспорно, что искусственный интеллект был теоретическим ядром в данной области, в том смысле, что эти концепции, разработанные для искусственного интеллекта или обычно применяемые в этой области (такие концепции как алгоритм, эвристика и обработка информации) обеспечивают науку о мышлении терминологическим базисом. Однако появление понятия «искусственная жизнь» придало данной области познания еще больше вопросов.

На практике под крышей термина искусственная жизнь гнездится грандиозное разнообразие различных проектов от моделей копирования ДНК и систем с обратной связью датчик-двигатель до изучения коллективного разума и динамики роста населения. Такое разнообразие приводит к трудности компактного определения для данной области знания. Однако, в контексте данной работы, будет правильным использовать определение искусственной жизни как попытки познания живых систем (включая, в предельном случае, феномен который можно сгруппировать вместе под такими понятиями как разум, мышление и познание) посредством анализа и/или синтеза артефактов (компьютерных моделей, искусственных миров и роботов). В то же время при адоптации строго ограниченного точного определения искусственного интеллекта (т.е. фундаментально логически обоснованного или основанного исключительно на разуме человеческого уровня) возникает разрыв между искусственной жизнью и искусственным интеллектом для определенных видов исследований в области искусственной жизни (например, разработки роботов с интеллектом животного уровня), хотя они и относятся к некоторому, пусть и нестандартному, типу искусственного интеллекта. Для точности формулировок терминов в дальнейшем рассмотрении проведем различие между искусственной жизнью (которая всегда включает определенные формы искусственного интеллекта) и искусственным интеллектом, который не является в то же время искусственной жизнью. В дальнейшем будем называть второй вариант исследований искусственным интеллектом в ортодоксальной форме (orthodox AI или OAI).

OAI может быть определен путем его отношения к идее, что здоровая наука о разуме может, по большей части, игнорировать биологические размышления, которые тяготеют к входу в общую картину в качестве только «деталей конкретного воплощения» либо «случайные исторические частности», и в целом не обеспечивает и не содержит концепций и принципов обычно используемых для построения научного объяснения разума. Данная тенденция к биологической нейтральности выражается в наборе различных измерений таких как:

 а) вынесение из области рассмотрения либо предельно упрощенный взгляд на то, что происходит в нервной биологической системе (в более общем случае) в биологическом теле;

б) пренебрежение скованностью налагаемой на биологический разум необходимостью действовать в реальном времени в часто враждебной, непредсказуемой и не прощающей ошибок обстановке;

в) закрытие глаз на тот факт, что поведение животных зачастую высоко специфично в рамках их экологической ниши.

OAI, охарактеризованное выше, будет использовано в качестве интеллектуального ядра, для того, что будем в дальнейшем называть ортодоксальной наукой о мышлении (orthodox cognitive science OCS). Согласно означенному соотношению, можно ожидать от OCS демонстрации такого же отношения биологической нейтральности, как и у OAI, только в данном случае по отношению к научному объяснению мышления и познания. И это будет ответом. В ортодоксальной истории науки о мышлении, для того чтобы объяснить вид познания демонстрируемого биологическим мыслителем возможно по большей части игнорировать факты биологии биологического мыслителя. (Исключение из этого правила – определение нормальной функции посредством дарвиновского естественного отбора будет рассмотрено далее).

Большинство, хотя и далеко не все, работы в области искусственного интеллекта и науки о мышлении являются ортодоксальными (т.е. как было определено выше, биологически нейтральными). Это включает в себя подавляющее большинство, хотя и далеко не все модели, разработанные под флагом коннективизма. (Удручающее общее утверждение, что коннективисткие сети, в общем, являются «биологически реалистичными психологическими моделями» по-видимому, фиктивно. Далее этому будет дано объяснение.) Теперь рассмотрим радикально отличающийся вид исследований: реально биологическая наука о мышлении. Под этим термином подразумевается наука о мышлении, которая следует тому, что Годфри-Смит называл строгой непрерывностью, утверждение о том что «жизнь и разум имеют общую абстрактную структуру или набор базовых организационных свойств… Разум буквально подобен жизни»1. Согласно этому утверждению, направляющим принципом биологической науки о мышлении будет то, что мышление может быть объяснено с использованием тех же фундаментальных концепций и принципов, что и описание других биологических феноменов. Биологическая наука о мышлении буквально является наукой о жизни.

Отметим четыре положения, касающихся строгой непрерывности:

1. Строгая непрерывность влечет за собой, – но не проистекает из – более слабых форм непрерывности, согласно которой для того, чтобы некоторая сущность имела разум она должна быть живой, хотя для того чтобы быть живой наличие разума не является необходимым. Данная форма непрерывности сама по себе недостаточна для действительно биологической науки о мышлении, так как она не дает гарантии, что кто-либо должен обращаться к принципам построения живого объекта для того, чтобы понять процесс мышления.

2. Из строгой непрерывности не следует, что жизнь и мышление есть одно и то же. Они находятся в непрерывной последовательности, но не эквивалентны.

3. В контексте биологической науки о мышлении, строгая непрерывность предполагает методологию изучения «снизу-вверх». Сначала исследователь проводит поиск удовлетворительного объяснения некоторого простого не мыслящего проявления жизни (Для основания подходящей теоретической концепции). Затем производится его противопоставление более сложной мыслящей сущности.

4. Строгая непрерывность, в первую очередь, беспокоит тех, кто жаждал действительно обобщенной науки о мышлении. Конечно, может оказаться, что сходный набор структурных свойств выражен не только в жизни и разуме натуральных земных природных существ, но и в их неземных копиях (если данных феномен существует), а также во всех формах искусственной жизни и искусственной ментальности, которая возможно способна существовать (если кто-либо считает, что артефакты могут буквально быть живыми и иметь разум). Если повернуть рассмотрение в эту сторону, то идея о обобщенной науке о мышлении будет спасена. Однако, ничто в идее строгой непрерывности не гарантирует такой результат.

Очевидно, что положение о том, что биологическая наука о мышлении может быть построена вокруг OAI выходит за рамки разумного сомнения. Но как же теперь поступать с искусственной жизнью? Ранее предполагалось, что искусственная жизнь может быть охарактеризована как попытка использования искусственной среды для исследования феномена жизни. Это продвигает нас в правильном направлении. Уже был отмечен тот факт, что объяснение интеллекта, разума и мышления стоит на повестке дна в области изучения искусственной жизни. Это показывает, что канонический взгляд с точки зрения изучения искусственной жизни предполагает рассмотрение данных феноменов как исключительно связанных с (и являющихся подмножеством) живых систем, которые заключают в себе, в целом, то, что делают живые системы, согласно слабой форме непрерывности, определенной ранее. Конечно, данное принятие слабой формы непрерывности не обязывает рассматривающих искусственную жизнь принимать ведущий принцип биологической науки о мышлении, тезис о строгой непрерывности. Тем не менее, хотя строгая непрерывность не является строго обязательной в характере искусственной жизни, исследователи, работающие в области искусственной жизни и смежных областях, часто покупаются на эту идею. Например, выдвигается аргумент, что модели искусственной жизни обеспечат объяснение неожиданных проявлений составляющих основу жизни и разума. Также предполагается, что подрыв обычного иммунологического распознавания свой-чужой будет иметь последствия в области таких высокоуровневых явлений как самосознание и индивидуализм. Решающим фактом является то, что характер искусственной жизни не только допускает строгую непрерывность, но и активно поощряет ее. Несмотря на этот факт, искусственная жизнь является действительным OAI.

На данной стадии возникает необходимость прояснить взаимоотношения, существующие между искусственной жизнью и биологической наукой о мышлении. Объяснение живых систем, предлагаемое в рамках искусственной жизни обычно формулируется в рамках теоретического словаря, поддерживающего набор различных научных концепций (таких как самоорганизация, автономия, реакция на внешние проявления и т.п.). Если бы подобные концепции обеспечивались биологической наукой о мышлении с ее теоретическим словарем, тогда искусственная жизнь смогла бы стать таким же интеллектуальным базисом для науки о мышлении, каким ортодоксальный искусственный интеллект является для ортодоксальной науки о мышлении.

Будет очень полезно на некоторое время сконцентрироваться на одном специфическом спорном вопросе, по которому расходятся ортодоксальная и биологическая наука о мышлении, а именно выражение соотношения которое существует между нейробиологическими/биохимическими свойствами живых организмов с одной стороны и мышлением с другой стороны. (В результате данный спорный вопрос создает первое направление биологической нейтральности в ортодоксальной науке о мышлении, как было определено в предыдущей главе). Различие в этом вопросе может быть объяснено тем фактом, что два вида науки о мышлении сформированы в радикально различающихся философских концепциях. В целом биологическая наука о мышлении наиболее органично ложится в рамки общей аристотелевой концепции, в то же время у ортодоксальной науки о мышлении наблюдаются картезианские корни.

Любой, кто даже не проявлял особого интереса к философии разума, знает, что Декарт считал мыслимое и физическое двумя различными, но взаимодействующими онтологическими реальностями. Однако другой вклад, сделанный Декартом в изучение разума, менее широко известен. Этим вторым вкладом является форма психологического обоснования – дуализм обоснования – который одновременно поддерживает следующие тезисы:

1) для объяснения физического явления, некто нуждается в привлечении только специфических физических сущностей и состояний и специфических физических законов;

2) для объяснения психологических явлений, некто нуждается в привлечении только специфических мыслительных сущностей и состояний и специфических законов мышления.

Дуализм обоснования прекрасно согласуется с идеей, что мыслительные события являются предельной формой физических явлений. Для физической онтологии, предлагаем ли мы физический или психологический стиль обоснования зависит описания, к которому, с текущими заданными конкретными целями обоснования, склоняются взятые интересующие нас явления.

Важно то, что Декарт мыслил органическое тело мыслителя как еще один физический объект в физическом мире. Учитывая дуализм обоснования, данная идея приводила его к тому, что нейробиологическое/биохимическое обоснование событий в теле мыслителя неуместно в психологическом обосновании событий в разуме мыслителя, в том смысле, что психологическое обоснование может быть проведено в отсутствии любого, сколько бы то ни было детализированного нейробиологического/биохимического знания о теле мыслящего объекта. Данное обосновательное отделение разума от физического носителя приводил в результате к прерывистости в обосновании в данном контексте между жизнью и разумом. Научное обоснование процессов, которые рассматривались картезианством как органические, относящиеся к телесной жизни (такие процессы как пищеварение, размножение и рост) немедленно попадало в область биологических объяснений, которая толковалась как принижаемая физической наук. Научное обоснование физических процессов, с другой стороны, нуждается в изложении на языке, совершенно отличающемся от биологического языка, в языке специфическом для психологии. Это равнозначно отклонению положений строгой непрерывности. Другими словами, дуализм обоснования несовместим с биологической наукой о мышлении.

В настоящее время функционалисты в философии разума придерживаются взглядов, что определяющее свойство типа ментального состояния является причинная роль того, что состояние играет в посредничестве между: 1) сенсорными входами, 2) другими типами ментальных состояний и 3) моторикой поведения. Строго говоря, функционализм не проводит связей к природе основы, на которой реализованы ментальные состояния, так как сущность в некотором частном ментальном состоянии уже является, как уже говорилось, сущностью в некотором специфическом функциональном состоянии, и совершенно эквивалентные функциональные состояния могут быть, в принципе, реализованы биохимически на углеродной основе, в виде кремниевого мозга или в виде картезианского разума самого по себе. Здесь, в принципе, функционализм входит составной частью в дуализм субстанций. Данный принципиальный факт может показаться незначительным, если считать, что функционализм обычно является рабочей лошадкой теории распознавания, согласно которой любая сущность данного типа ментального состояния является единственной и сходна с некоторым физическим состоянием в физической системе. Но, дополнение к требованиям распознавания не рассматривает нейробиологические и биохимические детали тела биологического мыслящего объекта относящегося к процессу психологического обоснования. Согласно функционалистам, процесс психологического обоснования может проводиться в превосходной изоляции от этих частных деталей. Подобная позиция уже рассматривалась ранее: функционализм является формой картезианского дуализма обоснования.

Так как же база дуализма обоснования в функционализме уместна в понимании ортодоксальной науке о мышлении? Ответом является, что ортодоксальная наука о мышлении построена на функционализме. В самом деле, вычислительные состояния (тип состояний к которым прибегают ортодоксальный искусственный интеллект и ортодоксальная наука о мышлении) прекрасные примеры функционально определенных состояний. При этом нет никакого противоречия в том, что одно из классических положений функционализма было выражено в теории путем использования машины Тьюринга1. Как только принимается функционалисткие основы ортодоксальной науки о мышлении и вместе с ней общее картезианское рассмотрение отношений между живым телом и разумом которые порождаются данными основами, можно увидеть почему ортодоксальная наука о мышлении связана с идеей, что может быть описано без понимания или существенных ссылок на нейробиологический или биохимический базис данного процесса мышления. Другими словами, можно видеть почему ортодоксальная наука о мышлении принимает положения совершенно неприемлемые биологической наукой о мышлении.

Рассматривая биологическую науку о мышлении, можно увидеть, что может быть принято в рассмотрение из области пост-картезианства. Исследования в области коннективистских (или искусственных нейронных) сетей являются подходящей для этого областью, так как подобные исследования относятся как к ортодоксальному искусственному интеллекту так и к искусственной жизни.

В общем случае, коннективисты могут быть охарактеризованы как микрофункционалисты. Это подтверждается тем, что стандартные архитектурные предположения, сделанные в ортодоксальном (т.е. в стиле ортодоксальной науки о мышлении) коннективизме следуют функционалисткому положению об уделении минимального теоретического внимания биологическому базису мышления. Пока справедливо, что архитектура ортодоксальных коннективистких сетей походит на абстрактную структуру биологической нервной системы существует значительное поле для разногласий1. Например: 1) в коннективистких сетях зачастую накладываются некоторые ограничения на возможные соединения (сети без обратных связей или симметричные сети), что, вообще говоря, не соответствует реальным нервным системам; 2) биологические системы изначально зашумлены; 3) весьма редко существует сколько-нибудь реальное соответствие между коннективистким элементом и биологическим нейроном (последний представляет собой гораздо более сложный объект); 4) большинство коннективистких сетей однородны по составу элементов, структуре и функциям, в то время как биологические сети обычно содержат множество типов нейронов; 5) синхронизация в коннективистких сетях традиционно базируется либо на глобальном цифровом тактовом сигнале, который поддерживает прогрессивную активность элементов либо путем метода стохастического обновления; но очевидно предположить, что индивидуальное течение времени для нейронов является одним из значительных факторов в понимании поведения биологических нейронных сетей.

Такие архитектурные расхождения означают, что внутренняя динамика стандартной коннективисткой сети выглядит бедно по сравнению с тем, что демонстрирует биологическая сеть. Исходя из строгой непрерывности, исследователь должен ожидать найти, что, например, осцилляторные ритмы и хаотические аттракторы – явления, часто используемые коннективистами, но которые в основном сфокусированы в области нейробиологии будут решающим фактором в понимании мышления. Ориентированные на искусственную жизнь исследователи в области роботики часто допускают искусственную эволюцию для разработки сенсорно-моторноых систем управления на базе нейронных сетей, в которой, по крайней мере, некоторые из ограничений архитектурных предположений, описанных выше, отбрасываются, что позволяет, поэтому добиваться бол