Текст книги "Паутина жизни. Новое научное понимание живых систем"

Автор книги: Фритьоф Капра

сообщить о нарушении

Текущая страница: 5 (всего у книги 22 страниц)

Он состоит из вращающейся оси с двумя грузами («маховиками»), прикрепленными к ней таким образом, что под действием центробежной силы они расходятся, когда скорость вращения увеличивается. Регулятор расположен на вершине цилиндра парового двигателя, а грузы соединены с клапаном, который перекрывает пар, когда эти грузы расходятся в стороны. Давление пара управляет двигателем, двигатель управляет маховым колесом. Маховое колесо, в свою очередь, управляет описанным выше регулятором, и таким образом замыкается причинно-следственный цикл.

Рис. 4-5. Петля обратной связи для центробежного регулятора

Последовательность звеньев обратной связи легко читается на схеме рис. 4-5. Увеличение скорости двигателя приводит к увеличению скорости вращения регулятора. В результате увеличивается расстояние между грузами, что приводит к прекращению подачи пара. Когда подача пара падает, скорость двигателя также снижается; замедляется вращение регулятора; грузы сближаются; подача пара возрастает; двигатель опять набирает обороты; и т. д. Единственная отрицательная связь в этой петле – между «расстоянием между отвесами» и «подачей пара»; таким образом, полная петля обратной связи имеет отрицательный, т. е. саморегулирующий характер.

Уже в период зарождения кибернетики Норберт Винер был убежден в том, что обратная связь – важнейший компонент моделирования не только живых организмов, но также и социальных систем. В книге «Кибернетика» он писал:

Не подлежит сомнению, что социальная система является организационной структурой, подобной индивиду, то есть ее объединяет система связи, и она обладает динамикой, в которой круговые процессы типа обратной связи играют важную роль17.

Именно открытие обратной связи как общего паттерна жизни, применимого к организмам и социальным системам, вызвало такой взволнованный интерес Грегори Бэйтсона и Маргарет Мид к кибернетике. Занимаясь исследованиями в социальной сфере, они наблюдали множество примеров круговой причинности в социальных процессах; на конференциях Мэйси динамику этих процессов удалось отчетливо представить в виде последовательной и связной модели.

За всю историю социальных наук было изобретено множество метафор для описания саморегулирующих процессов в социальной жизни. Из наиболее известных – «невидимая рука», регулирующая рынок в экономической теории Адама Смита, «проверки и противовесы» в Конституции США, а также взаимодействие тезиса и антитезиса в диалектике Гегеля и Маркса. Все явления, описываемые этими моделями и метафорами, обязательно включают в себя круговые паттерны причинности, которые можно представить в виде петель обратной связи, – и все же ни один из их авторов не выявил этого факта18.

Если круговых логических паттернов самобалансирующей обратной связи никто не замечал до появления кибернетики, то паттерн самоусиливающей обратной связи, в просторечии называемый «порочным кругом», был известен сотни лет назад. Эта выразительная метафора описывает неблагоприятную ситуацию самоухудшения в круговой последовательности событий. Возможно, круговая природа таких самоусиливающих петель обратной связи была осознана гораздо раньше потому, что их последствия гораздо более драматичны, чем в самобалансирующих, отрицательных петлях обратной связи, широко распространенных в живом мире.

Существуют и другие известные метафоры для описания эффекта самоусиливающей обратной связи'9. Один из общеизвестных примеров – «накликанная беда», когда изначально безосновательные страхи толкают человека к действиям, в результате которых эти страхи становятся обоснованными и оправданными; другой пример – «эффект агитвагона», когда сомнительное движение получает социальную поддержку лишь за счет растущего числа его сторонников.

Несмотря на то, что самоусиливающая обратная связь широко запечатлена в народной мудрости, она практически не играла никакой роли на первых этапах развития кибернетики. Кибернетики круга Норберта Винера признавали существование этих феноменов, однако не пытались вникнуть глубже в их суть. Вместо этого они сосредоточили свое внимание на саморегулирующихся процессах гомеостаза в живых организмах. Действительно, усиливающая обратная связь в чистом виде редко встречается в природе, поскольку она, как правило, уравновешивается петлями отрицательной обратной связи, ограничивающей тенденции к нарастанию.

В любой экосистеме, например, каждый вид обладает потенциалом экспоненциального увеличения своей численности, однако эта тенденция находится под контролем различных уравновешивающих взаимодействий внутри самой системы. Экспоненциальное нарастание может произойти только в случае серьезных нарушений в экосистеме. Тогда некоторые растения превращаются в «сорняки», некоторые животные – во «вредителей», а некоторые виды просто истребляются – и вот уже под угрозой оказывается равновесие всей системы.

В 1960-е годы антрополог и кибернетик Магоро Маруяма предпринял изучение самоусиливающихся, или «усиливающих отклонение», процессов положительной обратной связи. В своей знаменитой статье «Вторая кибернетика»20 он представил схемы обратной связи, в которых пометил знаками «+» и «-» их причинные узлы, и использовал эти удачные обозначения для подробного анализа взаимодействия процессов отрицательной и положительной обратной связи в биологических и социальных явлениях. Таким образом, он связал кибернетическую концепцию обратной связи с понятием взаимной причинности, которое к тому времени было разработано социальными исследователями, и тем самым значительно способствовал распространению влияния кибернетических принципов на социальную мысль21.

С точки зрения истории системного мышления, одним из наиболее важных аспектов широкого изучения кибернетиками петель обратной связи стало осознание того, что они отражают паттерны организации. Круговая причинность в петле обратной связи отнюдь не предполагает, что элементы соответствующей физической системы соединены в кольцо. Петли обратной связи – это абстрактные паттерны взаимоотношений, заложенных в физические структуры или в деятельность живых организмов. Впервые в истории системного мышления кибернетики провели четкую границу между паттерном организации системы и ее физической структурой; это различение оказалось исключительно важным для современной теории живых систем22.

Теория информации

Важным разделом кибернетики стала теория информации, разработанная Норбертом Винером и Клодом Шэнноном в конце 40-х годов. Она возникла из попыток Шэннона, работавшего в лаборатории Белл Телефон, определить и измерить количество информации, передаваемой по телеграфным и телефонным линиям, с тем чтобы оценить их производительность и выработать основу для тарифов на оплату сообщений.

Слово «информация» в теории информации используется как специальный технический термин, смысл которого существенно отличается от обыденного значения этого слова и не имеет ничего общего со смыслом сообщения. Это привело к бесконечным заблуждениям. По мнению Хайнца фон Форстера, регулярного участника и издателя научных трудов конференций Мэйси, вся проблема возникла из-за досадной лингвистической ошибки – смешения понятий «информация» и «сигнал»; эта ошибка и побудила кибернетиков назвать свое детище теорией информации, а не теорией сигналов23.

Главной проблемой теории информации является получение сообщения, закодированного как сигнал, через канал с помехами. Норберт Винер, однако, подчеркивал и тот факт, что закодированное сообщение, в сущности, представляет собой паттерн организации; проводя аналогию между такого рода паттернами связи, с одной стороны, и паттернами организации в организмах – с другой, он подготовил почву для осмысления живой системы как совокупности паттернов.

Кибернетика мозга

В 1950– 60-е годы Росс Эшби стал ведущим теоретиком кибернетического движения. Как и Мак-Каллок, Эшби был нейробиологом по образованию, но он пошел гораздо дальше Мак-Каллока в области изучения нервной системы и разработки кибернетических моделей нейронных процессов. В книге «Конструкция мозга» Эшби попытался объяснить уникальную приспособляемость поведения мозга, возможности памяти и другие паттерны функционирования мозга в рамках чисто механистических и детерминистских понятий. «Следует предположить, – писал он, – что машина или животное ведет себя в определенный момент определенным образом, потому что ее(его) физическая и химическая природа в этот момент не допускает никакого другого действия»24.

Очевидно, что подход Эшби к кибернетике был гораздо более картезианским, чем взгляды Норберта Винера, который четко различал немеханистическую живую систему и представляющую ее механистическую модель. «Когда я сравниваю живой организм с... машиной, – писал Винер, – я ни в коей мере не имею в виду, что специфические физические, химические и духовные процессы жизни, как мы ее знаем, тождественны процессам в машинах, имитирующих жизнь»25.

Несмотря на свое строго механистическое мировоззрение, Росс Эшби, осуществив подробный анализ сложнейших кибернетических моделей нейронных процессов, значительно продвинул вперед нарождающуюся когнитивную дисциплину. В частности, он четко определил живые системы как энергетически открытые и в то же время – выражаясь современным языком – организационно закрытые: «Кибернетика может... быть определена, – писал Эшби, – как изучение систем, открытых для энергии, но закрытых для информации и управления – информационно непроницаемых»26.

Компьютерная модель обучения

Когда кибернетики исследовали паттерны связи и управления, стремление понять «логику разума» и выразить ее математическим языком постоянно оставалось в самом центре их внимания. Так, в течение более чем десяти лет ключевые идеи кибернетики развивались как увлекательное взаимодействие между биологией, математикой и техникой. Подробные исследования нервной системы человека привели к осмыслению модели мозга как логической схемы с нейронами в качестве ее основных элементов. Эта концепция стала решающим шагом к изобретению цифровых компьютеров, что, в свою очередь, обеспечило концептуальную основу нового подхода к исследованию психики. Изобретение Джоном фон Нейманном компьютера и его же гипотеза об аналогии между работой компьютера и мозга так тесно переплетены, что трудно отдать пальму первенства одному из этих событий.

Компьютерная модель психической деятельности доминировала в когнитивной науке и в области исследований мозга на протяжении последующих тридцати лет. Основная идея заключалась в том, что человеческий интеллект подобен интеллекту компьютера до такой степени, что обучение – процесс познания – может быть определено как процесс обработки информации, т. е. как манипулирование символами, основание на некотором наборе правил27.

Прямым следствием этой концепции явились интенсивные разработки искусственного интеллекта, и вскоре литературу заполонили неистовые пророчества о наступлении эры «компьютерного разума». Так, Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл писали еще в 1958 году:

Уже есть в мире машины, которые мыслят, обучаются и творят. Более того, эти их способности будут быстро совершенствоваться, пока – и это уже обозримое будущее – диапазон проблем, с которыми они могут справляться, не сравняется с той сферой, в которой до сих пор использовался человеческий разум28.

Это предсказание сегодня так же абсурдно, как и 38 лет назад, и все же в него повсеместно верят. Энтузиазм ученых и общественности в отношении компьютера как модели человеческого мозга являет интересную параллель с энтузиазмом Декарта и его современников в отношении часового механизма как модели человеческого тела29. Для Декарта часы были уникальной машиной. Это была единственная машина, которая функционировала автономно, т. е. работала сама по себе будучи единожды заведенной. Это были времена французского барокко, когда часовые механизмы широко использовались для разработки искусных «одушевленных» механических игрушек, которые восхищали людей магией своих якобы спонтанных движений. Как и большинство его современников, Декарт был очарован этими автоматами и считал естественным сравнивать их работу с функционированием живых организмов:

Мы наблюдаем часы, искусственные фонтаны, мельницы и другие подобные машины, которые, будучи всего лишь произведениями человека, обладают, тем не менее, способностью двигаться самостоятельно несколькими различными способами... Я не признаю никакой разницы между машинами, изготовленными ремесленниками, и различными телами, которые творит лишь одна природа30 .

Заводные часы XVII века были первыми автономными машинами, и в течение трехсот лет они оставались единственными машинами подобного рода – пока не появился компьютер. Компьютер – это опять нечто новое, неизведанная и уникальная машина. Он не только двигается автоматически (если его запрограммировать и включить в сеть); он делает нечто совершенно новое – обрабатывает информацию. И поскольку фон Нейманн и ранние кибернетики верили в то, что человеческий мозг тоже обрабатывает информацию, им представлялось естественным считать компьютер моделью мозга и даже разума, как для Декарта было естественным использовать часы в качестве модели тела.

Подобно картезианской модели тела как заводных часов, модель мозга как компьютера поначалу представлялась весьма полезной. Она сулила волнующие перспективы для нового научного понимания обучения и открывала новые, свежие направления для исследований. К середине шестидесятых, однако, изначальная модель, которая воодушевила ученых на анализ ее же ограничений и обсуждение альтернатив, затвердела до состояния догмы; это нередко случается в науке. В течение последующего десятилетия почти всюду в нейробиологии доминировала концепция обработки информации; ни истоки, ни основные предположения этой концепции уже практически не подвергались сомнению.

Ученые-компьютерщики внесли значительную лепту в бетонирование догмы об обработке информации, используя выражения типа «интеллект», «память» и «язык» для описания компьютеров, что побудило большинство людей – включая и самих ученых – думать, что эти понятия относятся к хорошо известным человеческим феноменам. Это, однако, оказалось глубоким заблуждением, которое помогает поддерживать и даже укреплять картезианский образ людей-машин.

Последние достижения когнитивной науки принесли ясность: человеческий интеллект совершенно отличается от машинного, искусственного интеллекта. Нервная система человека не обрабатывает никакой информации (в том смысле, что готовые дискретные элементы существуют во внешнем мире и отбираются познающей системой), но взаимодействует с окружающей средой, непрерывно видоизменяя свою структуру31. К тому же нейробиологи обнаружили серьезные доказательства того, что человеческий интеллект, человеческая память и человеческие решения никогда не бывают полностью рациональными, зато всегда окрашены эмоциями – как мы хорошо знаем из собственного опыта32. Наше мышление всегда сопровождается телесными ощущениями и процессами. Мы, правда, нередко стараемся подавить их, но всегда думаем вместе со своим телом; а поскольку компьютеры не обладают подобными телами, сугубо человеческие проблемы всегда будут чужды их «разуму».

Из этих соображений следует, что определенные задачи никогда не следует оставлять на откуп компьютерам, как об этом выразительно сказал Иозеф Вайценбаум в своей классической книге «Компьютерная мощь и человеческое благоразумие». К таким задачам относятся все те, которые требуют истинно человеческих качеств – мудрости, сострадания, уважения, понимания, любви. Поручив компьютерам решения и отношения, которые требуют этих качеств, мы сделаем нашу жизнь бесчеловечной. Вайценбаум пишет:

Должна быть проведена граница, разделяющая человеческий и машинный разум. Если такой границы не будет, тогда проповедники компьютеризированной психотерапии просто превратятся в глашатаев новой эры, в которой человек – не что иное, как заводной механизм... Сама постановка вопроса – «Что известно судье (или психиатру) такого, что мы не можем сказать компьютеру?» – является чудовищной непристойностью33.

Влияние на общество

Благодаря своему родству с механистической наукой и тесным связям с военными, кибернетика с самого начала пользовалась очень высоким престижем в среде научного истэблишмента. С годами этот престиж рос одновременно с быстрым распространением компьютеров во всех слоях индустриального общества и радикальными переменами во всех сферах нашей жизни. Норберт Винер предсказывал эти перемены, которые часто, особенно в первые годы развития кибернетики, сравнивали со второй промышленной революцией. Более того, он отчетливо осознавал теневую сторону новых технологий, которые сам же помогал создавать:

Те из нас, кто внес свой вклад в новую науку кибернетику... очутились в нравственной позиции, мягко выражаясь, не очень комфортной. Мы причастны к зарождению новой науки, в которую... входят и технические достижения, чреватые огромными возможностями для добра и для зла34.

Давайте помнить, что автоматическая машина... это точный экономический эквивалент рабского труда. Любой труд, конкурирующий с рабским, должен принимать экономические условия рабского труда. Абсолютно ясно, что это породит ситуацию с безработицей, по сравнению с которой теперешний спад или даже депрессия тридцатых покажутся милой шуткой35.

Анализируя эти и другие подобные высказывания Винера, нельзя не увидеть, что он проявлял гораздо больше мудрости и осмотрительности в оценке влияния компьютеров на общество, чем его последователи. Сегодня, сорок лет спустя, компьютеры и другие «информационные технологии», разработанные за этот период, быстро приобретают автономный и тоталитарный характер, изменяя наши основные понятия и исключая альтернативные мировоззрения. Как показали Нил Постмен, Джерри Мэндер и другие критики технологии, это типично для «мега-технологий», которые уже доминируют в индустриальных обществах всего мира36. В возрастающих масштабах все формы культуры подчиняются технологии, и именно технологические инновации, а не повышение благосостояния человечества стали синонимом прогресса.

Духовное обнищание и утеря культурного разнообразия в результате чрезмерного использования компьютеров приобретают серьезный характер, особенно в области образования. Как это кратко формулирует Нил Постмен: «Когда для обучения используется компьютер, меняется смысл обучения»37. Применение компьютеров в системе образования часто превозносится как революция, которая в конечном счете преобразит все грани учебного процесса. Эта точка зрения энергично пропагандируется мощной компьютерной индустрией и побуждает учителей использовать компьютеры в качестве обучающего инструмента на всех уровнях – вплоть до детских садиков и других дошкольных учреждений! – даже не задумываясь о множестве пагубных эффектов, которые может повлечь за собой эта безответственная практика38.

Применение компьютеров в школах основано на устаревшем представлении о человеческих существах как об информационных процессорах; тем самым укрепляются ошибочные механистические концепции мышления, познания и коммуникации. Информация представляется как основа мышления, тогда как в реальности человеческий разум думает посредством идей, а не информации. Как Теодор Рошак подробно показывает в своем «Культе информации», не информация создает идеи, а идеи создают информацию. Идеи представляют собой интегрирующие паттерны, которые возникают не из информации, а из опыта39.

В компьютерной модели обучения знание рассматривается как свободное от контекста и системы ценностей и основанное на абстрактных Данных; на самом же деле всякое содержащее смысл знание контекстуально, причем большая часть его невербальна и имеет эмпирический характер. Подобным же образом, язык рассматривается как некий канал, по которому передается «объективная» информация. В действительности же, как красноречиво показывает К. Э. Бауэре, язык метафоричен и Передает невербальные сведения, постижимые в рамках культуры40. В этой связи важно еще отметить, что язык компьютерных инженеров и ученых полон метафор, заимствованных у военных, – «команда», «запуск», «цель» и т. п., – что вносит некоторое культурное смещение, укрепляет стереотипы и отстраняет определенные группы, включая большинство девочек школьного возраста, от полноценного участия в учебном процессе41. С этим связано еще одно тревожное обстоятельство – связь между компьютерами, насилием и милитаристской природой большинства компьютерных видеоигр.

После тридцати лет господства в области исследований мозга и познания, после построения живучей и до сих пор распространенной технологической парадигмы, миф об обработке информации в конце концов стал подвергаться серьезным сомнениям42. Критические аргументы выдвигались еще на заре развития кибернетики. К примеру, утверждалось, что реальный мозг не подчиняется правилам; что в нем нет центрального логического процессора; что информация не хранится локально. Скорее, мозг функционирует на основе сплошной связности, хранит информацию в распределенном виде и проявляет способность к самоорганизации, которая совершенно отсутствует в компьютерах. Однако эти альтернативные идеи были оттеснены на периферию в интересах господствующего компьютерного мировоззрения – пока не возродились снова тридцать лет спустя, в 70-е годы, когда системные философы заинтересовались новым феноменом под многообещающим названием: самоорганизация.