Эволюционно-кибернетический подход к проблеме познания

Кибернетическая эпистемология


Рассматривая теорию познания в свете эволюционных представлений, мы в основном имели дело с проблемой того, какие внешние по отношению к знанию причины влияют на его развитие, и каковы механизмы появления нового знания. Затрагивая организацию знания, мы лишь ответили, что знание можно представить в виде иерархии замещающих селекторов. Попытаемся теперь подробнее разобраться в вопросе: "Какова структура знания?".

Чем является знание для живого организма? Как оно используется им? Отличительной чертой всего живого является целенаправленность. С телеологической точки зрения знание есть инструмент, используемый для достижения определенной цели. Это инструмент, который нужен для управления собственным состоянием и состоянием некоторой части окружающего мира, где управление служит для достижения цели. Естественно рассмотреть всю эволюцию как развитие иерархических систем управления, что и было сделано Валентином Турчиным в его "Феномене науки" [5]. Эта идея также упоминалась и Карлом Поппером в одной из его основополагающих работ "Логика и рост научного знания": "Мою теорию можно представить как … определенный взгляд на эволюцию как на развивающуюся иерархическую систему гибких механизмов управления…"[4].

Назревшая к середине 20-го столетия необходимость изучения процессов управления и коммуникации привела к появлению кибернетики. В чем же сущность кибернетического подхода к теории познания? Вот как охарактеризовал его Турчин: "… Мы остерегаемся отождествлять наши теории с реальностью. Мы видим теории не более чем определенными средствами организации и предсказания потока наших ощущений. Мы обнаружили, что неопределенность неотделимая часть природы вещей. С появлением кибернетики и компьютеров, мы начали создавать модели человеческого восприятия и систематически исследовать различные пути организации сенсорных ощущений. Так основной акцент исследований сдвинулся от материи к организации, от компьютеров к программам. Сегодня мы считаем организацию более фундаментальной и первичной, чем ее материальное содержание, которое, в конце концов, не более чем всего лишь представление, используемое нами для организации сенсорных данных.
Поэтому мы называем нашу философию кибернетической…" [12].

Кибернетическая эпистемология рассматривает знание, как некоторую динамическую модель окружающей субъекта (систему) действительности. Для достижения цели система должна выработать (совершить) определенное действие. Знание необходимо для выбора действия адекватного цели. Знание должно давать возможность предсказывать результат данного действия в данной ситуации до того, как это действие совершено. Следовательно, модель нужна для порождения предсказаний.



Рис. 1. Схема моделирования

Схема взаимодействия познающей системы с окружающей средой, показанная на рисунке, позволяет наглядно представить, как соотносится динамика процессов во внешнем мире и моделирование, имеющее место внутри системы. Первоначальное представление, являющееся некоторым внутренним состоянием кибернетической системы и связанное с определенным состоянием мира, используется при порождении прогноза, заключающемся в вычислении нового внутреннего состояния соответствующего ожидаемому состоянию мира. Моделирование необходимо для выбора такого действия, которое при подстановке в модель для данного представления дает новое представление наиболее близкое к целевому состоянию системы. Подобная схема моделирования достаточно универсальна и может быть применена практически к любому процессу познания. Вот как охарактеризовал это Турчин:

"Это определение одинаково хорошо описывает, как собаку, хватающую на лету кусок сахара, так и астронома, который вычисляет положения планет в небе. В первом случае модель воплощена в клетках мозга собаки, а во втором в знаках, которые астроном пишет на бумаге, когда он выполняет вычисления" [12].

Действие, выбранное в результате моделирования, может быть пустым, это значит, что система не производит никаких действий, а просто наблюдает за развитием событий.

Однако область применимости предложенной схемы моделирования ограничена. Подобная схема может применяться лишь в случаях, когда ни процесс наблюдения, ни процесс моделирования не влияет на динамику в окружающем мире.


Это допущение невмешательства легко выполняется для макросистем, но при рассмотрении квантовых явлений уже нельзя считать процесс наблюдения не влияющим на результат. То же можно сказать и в отношении социальных наук или психологического самоанализа. В этих случаях модель должна включать в себя также отношения между самой системой и средой, то есть быть рекурсивной.

Предсказания, порождаемые при помощи знания, не обязательно должны быть проверяемы непосредственными наблюдениями. Предсказания, не имеющие возможности непосредственной проверки, могут использоваться при получении проверяемого прогноза на следующем шаге моделирования или через несколько шагов. Кроме того, некоторые знания могут использоваться для порождения других знаний, то есть некоторая модель может порождать другие модели, некоторые из которых будут использованы для непосредственного получения результатов, а некоторые - для дальнейшей генерации новых моделей. Таким образом, знание можно рассматривать, как иерархический генератор предсказаний.

При иерархической генерации знаний (моделей) модели нижних уровней порождаются моделями верхних уровней. Чем выше в иерархии знаний находится модель, тем большей абстрактностью она обладает. Степень абстракции можно оценить по двум параметрам - области и уровню. Абстракция тем выше, чем шире область явлений, для которых предсказания данной модели верны. Уровень абстракции можно определить следующим образом: "Уровень абстракции - это число пройденных метасистемных переходов. В схеме моделирования субъект знания система S является метасистемой по отношению к окружающему миру. Действительно, S управляет миром - она получает на входе информацию из мира, создает представления, производит выбор действия a, и выполняет его, изменяя состояние окружающего мира. Мозг системы S, как носитель модели, находится на метауровне и является, так сказать, "мета-миром". Считая уровень мира нулевым, мы определяем абстракции, возникающие в мозге, как абстракции первого уровня" [12].


Затем, при возникновении следующей метасистемы, для которой "миром" будут абстракции первого уровня, появятся абстракции второго уровня, и так далее по мере усложнения познающей системы.

В зависимости от уровня абстракции можно разделить знания на конкретные (фактуальные) и теоретические. "Если путь от утверждения до проверяемого предсказания короток и несомненен, то мы называем такое утверждение фактуальным. Теория - это утверждение, которое может породить широкий спектр предсказаний, но только посредством некоторых промежуточных шагов, таких как рассуждения, вычисления или использование других утверждений. Таким образом, путь от теории к конкретным предсказаниям может быть не единственным и часто спорным. Между двумя предельными случаями - утверждениями, являющимися очевидными фактами, и чистыми теориями лежит широкий спектр промежуточных случаев" [12]. Отсюда Турчин выводит критерий оценки теорий, аналогичный критическому методу Поппера: "Так как теории обычно порождают бесконечное число предсказаний, они не могут быть непосредственно проверенны. Но они могут быть опровергнуты. Для этого достаточно определить наличие лишь одного ложного предсказания… И мы должны критически принимать и факты и теории, и перепроверять их по мере необходимости" [12].


Содержание раздела