Научно-образовательный центр Института экономики Уральского отделения Российской академии наук и Челябинского государственного университета
Искусственный интеллект, как дискурс самопознания и самоорганизации цифрового социума
Подопригора Александр Васильевич, старший научный сотрудник, кандидат политических наук
Российская Федерация, 454021, Челябинск
Аннотация
В рамках междисциплинарного подхода рассматриваются философские истоки и эволюция дискурса об искусственном интеллекте с точки зрения его влияния на самосознание, смыслы и институциональную архитектуру постиндустриального информационного (цифрового) общества. Дается определение интеллекта как свойства самообучающейся информационной системы, позволяющего интерпретировать данные среды в символической форме и интерактивно генерировать на этой основе языки коммуникации, ответы на вызовы, смыслы и вероятностные модели целенаправленного действия. Выявляются особенности природы, генезиса и эволюции человеческого интеллекта как социокультурной информационной системы, действующей сегодня в условиях цифровой реальности и электронной культуры, а также «искусственного интеллекта» как нового технологического формата функционирования общественного сознания и порождения знаний. Утверждается императивный характер формирования в целях устойчивого и динамичного развития институциональной среды сетевого социума, адекватной электронной культуре, современным технологиям генерации и обработки информации как межсистемной коммуникации.
Ключевые понятия: искусственный интеллект, цифровое общество, информация, коммуникация, институты, электронная культура, символы, сети.
Abstract
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A DISCOURSE OF DIGITAL SOCIETY SELF-UNDERSTANDING AND SELF-ORGANIZATION
Aleksander V. Podoprigora,
Scientific-Educational Center,
Institute of Economics, Ural branch of the Russian Academy of Sciences and Chelyabinsk State University,
Senior researcher,
Cand. Sc. (Political Sciences),
Russian Federation, 454021, Chelyabinsk, ulitsa Molodogvardeytsev, 706
In the framework of interdisciplinary approach the article considers the philosophical background and evolution of the discourse on artificial intelligence from the viewpoint of its influence on self-awareness, meanings and institutional architecture of post-industrial information (digital) society. The author gives the definition of intelligence as a property of a self-learning information system, which makes it possible to interpret the environment data in a symbolic form and interactively generate communication languages, answers to challenges, meanings and probabilistic models of purposeful action on this basis. The paper reveals peculiarities of nature, genesis and evolution of human intelligence as a sociocultural information system, operating today in the digital reality and electronic culture, as well as "artificial intelligence" as a new technological format for the functioning of social consciousness and knowledge generation. The author states the imperative nature of the formation, with a view to sustainable and dynamic development, of the institutional environment of the network society, adequate to the electronic culture, modern technologies of information generation and processing as an intersystem communication.
Key concepts: artificial intelligence, digital society, information, communication, institutions, electronic culture, symbols, networks.
Искусственный интеллект: умножение содержаний
Мишель Фуко говорит в «Лекциях о воле к знанию» о «влиянии, оказываемом дискурсом об истине на дискурс закона» и разбирает различные формы «власти-знания», одна из которых, основанная на драматическом синтезе «велений богов» и «законов города», породила греческую, а следом и всю западную цивилизацию [30, с. 12, 291]. Можно сказать, что мозаичная картина мировой истории складывается как набор таких дискурсов, которые по-разному выявляют меру свободы и возможностей человека в системе его отношений с трансцендентным, социальным и техническим, определяя смыслы, культуру, структуру и динамику того или иного общества.
Эти дискурсы всегда формировались антиномией сакральных и секулярных истин, при этом их соотношение детерминирует архитектуру знания и социальной коммуникации, морфологию общества и власти. Закон изначально всюду был божественным Законом, однако по мере усложнения общества, здесь происходили серьезные метаморфозы. Последовательная, на протяжении многих веков, десакрализация знания в Европе привела к появлению общества модерна с чрезвычайной технологической и социальной динамикой, реализовавшего, вместе с тем, риски утраты баланса ценностей в форматах коммунизма, нацизма и иных утопий, основанных на идеологическом оформлении веры в безграничные возможности человека («сверхчеловека», «вождя»). Эти социальные проекты привели к столь ужасающим последствиям, что идея тотального планирования общества, лишенного сакральной вертикали, была отброшена. Однако одновременные кризисы традиционной религиозности и гражданского гуманизма, породившие аксиологический релятивизм постмодерна, в сочетании с набравшим новую динамику технологическим прогрессом в формате 1Т-революции, обновляют фундаментальные вызовы пониманию роли и возможностей человека в цифровой реальности сетевого информационного общества, развивающегося по не вполне осмысленным еще алгоритмам, отличным от традиционно толкуемых законов экономики и социологии.
Гигантские возможности и столь же масштабные риски переформатирования социума, которые открывает смена базового ресурса общества с природной среды на информацию, знания, цифровые и квантовые технологии, заставляют померкнуть амбициозные проекты управляемого переустройства мира, которые имелись у лидеров ХХ в. Возможно, это еще не в полной мере осознано научным и политическим сообществом, но именно обобщенный дискурс об «искусственном интеллекте» (AI -- artificial intelligence), интерпретируемый как мыслимость технологического конструирования трансфизической и квазисоциальной «программируемой» реальности, обретает сегодня метанаучный характер, вбирая в себя посредством комплекса NBIC-технологий все прочие повестки знания и общественного развития. Подобно тому, как вокруг европейского дискурса XVI в. о свободе и благодати выкристаллизовывались (с весьма неочевидными последствиями) смыслы и структуры индустриального общества, породив великие социальные революции конца XVI11 в. (также по итогам Просвещения и «промышленной революции», основанные на осознании перспектив творческого переустройства социальных моделей, ранее рефлексируемых как неизменные, данные Богом), теперь от философского содержания дискурса об искусственном интеллекте, плодах IT-революции и цифровой реальности прямо зависят смыслы, стратегии и риски трансформаций не только «традиционных» и «гибридных» социумов, но и центров глобального постиндустриального мира.
Дискурс AI становится зеркалом возможностей самопознания, самоорганизации и моделирования человеком сценариев этого мира. Нельзя не согласиться с В. Налимовым, еще в 80-е гг. ХХ в. заметившего, что «проблема искусственного интеллекта -- это, кажется, первая техническая проблема, жестко смыкающаяся с философскими построениями» [21, с. 305].
Обращение к философским истокам повестки «искусственного интеллекта» выглядит императивом ее анализа, так как выявляет фундаментальную интертекстуальность этого дискурса для всей европейской культуры, берущего свое начало в пифагорейской традиции и формирующую через мыслителей Нового времени (прежде всего Декарта, Лейбница и Ньютона) мощный гипертекст рационального знания, восприятия мира как глобальной математической задачи, антиномично увязанного с признанием языческого, а затем библейского сакрального архитекста в качестве управляющей трансцендентной «метапрограммы».
Эволюция дискурса об «искусственном интеллекте» в этом смысле весьма примечательна. Его зарождение связано с указанной особенностью европейской мысли, со времен пифагорейцев и Аристотеля стремящейся облечь трансцендентные смыслы в доказательную «цифровую» форму математических алгоритмов, логики и геометрии, сделав их доступными рациональному познанию, наглядными и достоверными, а затем -- механизировать, применив в деле научного и социального моделирования. В этом смысле уже Ars Magna -- «логическую машину» каталонского теолога XIII в. Рай- мунда Луллия, призванную генерировать христианские истины посредством комбинаций понятий, картинок и схем, можно назвать предтечей компьютерного моделирования и информатики. Постоянное стремление выявить логически и затем реализовать технологически «формулу Творения», напряженный поиск универсального символического языка познания и высказывания истин как «пути силлогизма»(Р. Нейсбит) в синтезе формальной логики, опытного знания, теологии и метафизики -- глубокая специфика европейской культуры. Именно по этому пути шли Г. Лейбниц, Т. Байес, Дж. Буль, Ч. Беббидж и А. Тьюринг, заложившие философские и математические основы искусственного интеллекта и начавшие конструировать первые цифровые «мыслящие машины» [24, с. 8].
Расцвет дискурса AI в его современном понимании пришелся на середину и конец ХХ века, когда наука, казалось, окончательно распрощалась с теологией и метафизикой и стала единственной доминантой интеллектуальной жизни. Появление первых компьютеров, теории информации и кибернетики породило представлявшиеся обоснованными надежды на то, что машинный интеллект в течение 20--30 лет сравняется с человеческим и превзойдет его, заложив основы принципиального нового социума. интеллект самосознание социокультурный информационный
Однако этим планам не суждено было сбыться и повестка AI радикально изменилась. Машина научилась хорошо играть в шахматы и намного быстрее человека решать задачи, для которых имеется заложенный в программу набор данных и алгоритм поиска, однако уподобить компьютер человеческому интеллекту, способному творчески решать задачи, для которых еще не существует алгоритмов и не хватает данных, не удалось. Это было связано не столько с трудностями технического характера (недостатком вычислительных мощностей компьютеров, несовершенством программ), сколько с глубокой философской проблемой: несмотря на все достижения науки как продукции интеллекта, по-прежнему не существует более-менее отчетливого представления о том, что такое сам по себе «естественный» интеллект (шире -- человеческое сознание), как работает мозг и протекают когнитивные процессы. А стало быть, нет возможности их достоверно моделировать и эмулировать технически.
Действительно, существующие определения понятия «интеллект» слишком общи и разнообразны для создания работающей универсальной технической модели. Так, авторитетная точка зрения Ж. Пиаже заключается в том, что интеллект является функциональным единством познавательных психических процессов, которое обеспечивает адаптацию человека к условиям жизни за счет добывания новых знаний. Интеллект, утверждает Пиаже, можно определить как «прогрессирующую обратимость мобильных психических структур» или как «состояние равновесия, к которому тяготеют все последовательно расположенные адаптации сенсо-моторного и когнитивного порядка, так же как и все ассимилятивные и аккомодирующие взаимодействия организма со средой» [23, с. 69]. Под интеллектом сейчас понимают также «систему познавательных (когнитивных) способностей индивида» [8, с. 78], «рассудочное, рациональное мышление» [1], «исчисление понятий -- аналитико-синтетическую деятельность» или просто «восприятие» [14], «субъективную реальность», детерминированную биологическими процессами [11, с. 217], «способ обработки информации» [17, с. 35]. Есть множество других определений: в итоге, как замечает В. Ладов, «человеку никак не удается найти уникальное место, он оказывается подобным либо системе искусственного интеллекта (при выборе парадигмы «интеллект как исчисление понятий»), либо обычному биологическому организму (при выборе парадигмы «интеллект как восприятие») [14].
Характерно, что среди исследователей и специалистов нет единого мнения о том, является ли интеллект уникальным свойством именно человека, или же это качество всех систем, работающих с информацией -- в последнем случае проблема безгранично расширяется, а вопрос об «искусственном» интеллекте, как технической имитации человеческого, вовсе снимается с повестки. Здесь следует сказать о трудностях перевода английского термина artificial intelligence (AI) на русский (возможно, и другие языки). Исследователи отмечают (С. Аблеев [1]), что это англоязычное понятие значально не предполагает того четкого антропоморфного содержания, которое появилось в русском переводе (заметим, что в русском
Именно фундаментальная неопределенность в этих вопросах привела к тому, что практические вопросы развития искусственного интеллекта все больше сводятся не к полноценному уподоблению компьютера (программы) или робота человеку -- т. е. созданию «общего» AI, а к автоматизации и цифровизации отдельных функций человеческого поведения и рассуждения. Современные западные специалисты в области компьютерных наук гораздо более осторожно определяют AI как «дисциплину, исследующую закономерности, лежащие в основе разумного поведения, путем построения и изучения артефактов, предопределяющих эти закономерности» или еще проще -- как «область компьютерной науки, занимающуюся автоматизацией разумного поведения» [17, с. 781,27].
Сегодня повестка «практического» AI -- это представление знаний и моделирование рассуждений, поиск алгоритмов адаптации, «фокусировка поиска» на использовании прошлого опыта, моделирование рассуждений на основе ограничений, программирование алгоритмов, используемых для моделирования и решения задач, связанных с большими объемами данных, рассуждения с неопределенностью, машинное обучение для решения задач, не требующих описания конкретных алгоритмов, автоматическое порождение гипотез, анализ данных и обработка образной информации, многоагентные системы, динамические интеллектуальные системы и планирование, нечеткие модели и мягкие вычисления, нейронные сети и технологии и т. д. [22]. Все это -- области не технической имитации некоего «естественного» человеческого интеллекта, а технологического «расширения» и усиления ряда возможностей работы с информацией, которые свойственны человеку.
Со временем стало понятно: создать полный технический аналог человеческого интеллекта, переведя биологическую «элементную базу» когнитивных функций в «цифру», невозможно (да и не нужно) уже потому, что человек -- сложная информационная система, построенная на нелинейной синергии различных платформ (биологической, социальной, когнитивной, технологи-языке понятия «интеллигенция» и «интеллектуал» и проч. также сильно отличаются от своих латинских и, позже, английских значений). Английское intelligence происходит от латинского intelligentia и означает «понимание» в смысле способности рассуждать разумно как таковой (что вполне может быть присуще машине), а собственно человеческий рассудок обозначается другим английским словом intellect, восходящим к лат. intellectus.
Зато автоматизировать и оцифровать отдельные, особенно эффективные в машинном исполнении свойства и функции (классификация данных, вычисления, обучение, поиск, навигация и проч.) -- вполне получается, чему есть множество примеров. Не зря сегодня все чаще употребляются более корректные характеристики А1 -- «дополненный интеллект», «усиленный», «синтетический», «вспомогательный» или «технологии машинного обучения».