Файл: Жуков Н.И. Философские основы кибернетики.pdf

Если об этих неизбежных огрублениях как побочном продукте аналитической деятельности мышления забыть, то оказывается совершенно невозможным дать адекват­ ную оценку психическим процессам, а зачастую и при­ знать реальность существования идеального. В резуль­ тате крайности в трактовке сознания, одна из которых заключается в материализации психического (подобно вульгарному материализму, бихевиоризму и рефлексо­ логии) , а другая выражается в гипертрофировании этого феномена, в последующем отрыве сознания от своей ма­ териальной основы и дуалистическом превращении его

Приведем все в логическую систему, обратив внима­ ние на те выводы, которые представляются наиболее важными.

1. Ленинская мысль о функциональном характере сознания получает в кибернетике свое обоснование и дальнейшее обобщение. Функциональное свойство пред­ полагает активность и двойную детерминацию поведения любой кибернетической системы, регулирование по принципу обратной связи, которое имеет место только в процессе взаимодействия элементов в рамках всей си­ стемы управления.

Психическая деятельность предполагает постановку биологической цели, которая формируется на основе адекватного (и потому идеального) образа и внутренней мотивации. Если поведение низших организмов (насеко­ мых, например) весьма стереотипно и довольно жестко запрограммировано генетически, то обладающее психи­ кой животное в условиях быстро изменяющейся конкрет­ ной ситуации благодаря использованию богатого инди­ видуального опыта способно корректировать свои дей­ ствия по принципу положительной обратной связи. Здесь мы имеем .единственный в природе пример функциональ­ ной системы, в которой регулятор нематериален (идеален).

89

В отличие от животного у человека определяющим выступает не биокибернетический, а социальный аспект: мышление, сознание в целом возникает лишь на высшем

ный, онтологический и гносеологический аспекты сле­ дует дополнять кибернетическим, учитывать принцип положительной обратной связи, что позволит лучше от­ разить специфику взаимодействия субъекта с объектом, показать динамику, момент непрерывности и направлен­ ности процессов регуляции в указанной системе, единство сознания и внешней деятельности.

Подобно тому, как стадия анализа необходимо завер­ шается синтезом, так указанные аспекты подчинены об­

ческом, гносеология — на отражательном, а кибернетика на информационно-регулятивном аспекте, то философия берет их все в единстве. Определение сознания как про­ дукта общественно-исторического развития, функции мозга, отражения бытия, регулятора активной предмет­ ной деятельности человека вполне соответствует духу марксистско-ленинской теории познания, в которой познание «замыкается» на практику.

Без обращения к принципу обратной связи при ха­ рактеристике сознания невозможно понять, как психиче­ ское, будучи свойством физиологического, выходит за пределы последнего. В связи с этим утверждения типа «высшая нервная деятельность суть единство физиоло­ гического и психического», «сознание находится в мозгу человека» представляют собой некоторое огрубление, упрощение, но упрощение вынужденное и в известных пределах правомерное, так как главным образом кора мозга отвечает за формирование психических процессов в сложной многоуровневой системе «субъект — объект». Кибернетика, как видим, помогает ликвидировать ту «разноголосицу» в трактовке ВНД, которая «никак не украшает нашу науку»1.

1 П. Н. Ф е д о с е е в . Диалектика современной эпохи. М., 1965,

стр. 409.

90

Таким образом, кибернетический подход в полном соответствии с основными принципами марксистско-ле­ нинской гносеологии создает новые возможности для более глубокого познания природы и сущности сознания.

Философские вопросы физиологии высшей нервной деятельности

ипсихологии. М., 1963.

10.МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

СОЗНАНИЯ

Понятие модели в литературе толкуется неоднознач­ но. Нет единодушия даже в трактовке объема этого понятия, не говоря уже о его содержании.

В основе моделирования, как известно, лежит сход­

предполагает не только сходство, но и различие ориги­

Кроме того, по характеру воспроизводимых сторон ори­

91

гинала (субстрат, структура и поведение) различают соответственно субстратные, структурные, функциональ­ ные (информационные) и смешанные модели1. Следует заметить, что формирующаяся в мозгу человека идеаль­ ная модель является необходимой предпосылкой моде­ лирования в технике, ибо, прежде чем создать техниче­ ское устройство, человек вначале конструирует ее психи­ ческий прообраз.

В гносеологии под моделированием понимается ме­ тод познания, когда изучаемый объект замещается есте­ ственным или искусственным аналогом с целью более глубокого познания оригинала через его упрощенную модель. Однако понятие модели используется в литера­ туре и более широко — как категория кибернетики. В этом случае любой информационный процесс незави­ симо от его сложности рассматривается как моделирую­ щий (в живой клетке, в работающем кибернетическом устройстве и т. д.).

Ограничиваясь в дальнейшем рассмотрением моде­ лирования некоторых психических функций мозга с по­ мощью машин, заметим, что бионическое моделирование объектов и процессов живой природы производилось человеком издавна, и на этом поприще он добился боль­ ших успехов, как правило, превосходя в ряде отношений сам оригинал (самолет летает значительно выше, даль­ ше и быстрее птицы, ЦЭВМ по скорости и точности счета превосходит человеческий мозг и т. д.). Даже создание энергетических устройств не без основания рассматри­ вается как результат моделирования объектов живой природы, поскольку в любом техническом агрегате так или иначе осуществляется управление и регулирование (хотя последние и играют здесь второстепенную роль). Так, в работе генератора с компаундным (смешанным) возбуждением обеспечивается постоянство напряжения на выходе при изменении нагрузки в сети.

в кн.: Кибернетика электрических систем. іВ. А. Штофф органически связывает модель с наглядностью (В. А. Ш т о ф ф . Моделирование и философия. М.—Л., 1966, стр. 44). В литературе встречаются и другие различия в понимании моделирования и классификации мо­ делей.

9 2