Ясно, что интуиция – это не что-то мистическое, а итог движения мысли «вширь», вынашивания своего особого взгляда, упрощающего всю картину.
Итак, получаются две основные стадии создания теории: сначала угадывание языка максимально высокого уровня для описания имеющихся фактов, а потом – строгое обоснование.

7.4. Как исчислять идеи?

В свое время великий Г.Лейбниц выдвинул программу «универсальной характеристики» – языка, символы которого отражали бы их смысл, то есть отношения к другим понятиям, – «его знаки сочетались бы в зависимости от порядка и связи вещей». Все мышление, по его идее, должно свестись просто к вычислениям на этом языке по определенным правилам. Пока этот проект удалось воплотить лишь наполовину – формализовать дедуктивный вывод (его делает и ЭВМ), а логику изобретения, логику воображения – нет.
Быть может, здесь окажется полезной комбинаторная геометрия (а наша модель относится к ней), цель которой – находить оптимальное сочетание некоторых элементов-фигур (подобный подход использовал ранее Эдвард де Боно). Модель хорошо отражает различные ситуации, например, наличие конкурирующих теорий – нескольких систем фигур, в которые укладывается данное множество фактов. Или появление факта, который не удается сложить из известных блоков. Тут приходится строить новую теорию – разбивать привычные фигуры на части и компоновать их по-новому (производить, соответственно, анализ и синтез).
Кроме чисто комбинаторных трудностей, препона тут еще и в том, что при долгом употреблении каждый образ начинает восприниматься как неделимое целое, с чем связаны догматизм в мышлении и бюрократизм в его многообразных проявлениях. Как правило, здесь нужен свежий взгляд, которым нередко обладает «человек со стороны».
Конечно, «игра в кубики» – лишь иллюстрация некоторых способов мышления, и говорить об универсальном подходе еще нельзя. И все же такая игра в некоторой степени проясняет, что мог иметь в виду Лейбниц, когда писал, что существует исчисление более важное, чем выкладки арифметики и геометрии, – исчисление идей.
В мозгу, вероятно, неясным пока способом создаются связи и отношения между образами – энграммами памяти, а сам мыслительный процесс сводится к перестройкам этой структуры. При этом действует и минимизация – мы ведь всегда ищем самое короткое представление совокупности фактов; раньше это называли принципом экономии мышления.
Вообще, потребность в развитии какой-то «новой математики и логики» назрела. Как указывали отцы кибернетики и теории систем Джон фон Нейман и Людвиг фон Берталанфи, «логика будет вынуждена претерпеть метаморфозу и превратиться в неврологию в гораздо большей степени, чем неврология – в раздел логики», и «уже давно предпринимаются попытки создать „гештальт-математику“, в основе которой лежало бы не количество, а отношения, то есть форма и порядок».

7.5. Мозг и компьютер

ЭВМ может хранить в памяти любое количество сведений (даже абсолютно бессмысленных) и производить с ними миллионы действий в секунду. Сперва надеялись, что эти достоинства уже гарантируют высокий интеллектуальный потенциал, но вскоре выяснилось, что во многой осведомленности не обязательно таится мудрость. Ведь, как мы видели, ум – способность не отбрасывать плохие варианты, а находить хорошие, чего примитивным перебором не достигнешь.
Человек не запомнит большой объем неорганизованной информации (вроде телефонного справочника), но зато знания у него н голове хорошо структурированы и взаимосвязаны. Они в наибольшей мере отражают существенные стороны реальности: наборы маршрутных «карт» увязаны между собой по вертикали и горизонтали, каждое понятие окружено его «ассоциативной аурой» (Д.С.Лихачев). Это богатство связей позволяет извлекать только относящиеся к делу сведения, а из них уже конструировать нужное решение.
Знаниями о мире, моделью мира необходимо наделить и компьютер. Для этого в него сейчас вводят набор «сценариев». Сценарий – это общий каркас, стереотип, который каждый раз должен наполняться конкретным содержанием. Распознав ситуацию, машина отыскивает соответствующий сценарий, после чего сама ставит вопросы и уточняет для себя недостающие детали.
Это нелегко сделать, если учесть, что запас таких шаблонов у человека поистине колоссален – в них кристаллизуется опыт всей предшествующей жизни. Каждое явление мы представляем во многих срезах и ракурсах, а некоторые вещи, например, пространственные соотношения, усваиваются бессознательно в раннем детстве.
Но самое главное отличие здесь в том, что мозг оперирует непосредственно теми емкими образами, которые в нем возникли, то есть ему не нужно каждый раз опускаться до простейших операций. Судя по всему, образное мышление не отделено от памяти, где эти образы как-то запечатлены, и одновременно с перестройкой памяти самоорганизуется, настраивается на вновь созданный язык и «процессор».
Это очень трудно воспроизвести прежде всего потому, что физические принципы нейрологической памяти не раскрыты. Сейчас популярна аналогия между оптическими голограммами и энграммами памяти (распределенность по носителю, огромная емкость, ассоциативность). На этом сходстве пытаются основывать думающие машины необычного типа – оптоэлектронные, в которых храниться и обрабатываться будут не числовые коды всех понятий, а образы – голограммы.
Другое направление – создание как бы аналога нейронной сети из большого массива простых ЭВМ. Хотя каждая из них выполняет несложную функцию, все вместе они манипулируют целыми комплексами состояний.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103