Критика кибернетики

Теперь давайте рассмотрим некоторые возражения, высказанные против кибернетики, и подумаем, насколько они справедливы.

1. Одно из возражений состоит в том, что само слово "кибернетика" бессмысленно. Действительно, даже сами специалисты по вычислительным машинам делали, как известно, такие заявления: "Ни один из авторов не понимает точно, что это слово значит; поэтому мы его в этой книге не употребляли" [70]. (Интересно, между прочим, придерживаются ли до сих пор этого взгляда авторы книги, вышедшей в 1953 г.?)

Что такое кибернетика, определить трудно; это, как говорилось в начале книги, общее мнение. Однако приведенное выше обсуждение показывает как то, насколько кибернетика отличается от других наук, так и то, что между разными кибернетическими методами имеется существенное сходство. А из того факта, что внутри самой кибернетики существуют разные мнения о точном смысле слова "кибернетика", вовсе не следует, что термин "кибернетика" не имеет смысла, как и из факта существования разных мнений о том, что такое математика, не следует, что понятие "математика" бессмысленно. В обоих случаях у людей, работающих в соответствующей области, есть интуитивные представления, достаточные для работы и общения друг с другом. Поэтому считать кибернетику бессмыслицей значило бы крайне узко толковать осмысленность.

Возможно, при такой критике на самом деле имеется в виду, что это слово вообще не нужно. В таком случае можно спросить, почему же это слово на самом деле так широко употребляется; кажется, нет лучшего доказательства, что необходимость в слове есть, чем его широкое употребление. Конечно, не важно, употребляется ли то или иное слово; не так уж важно даже, следует или не следует считать какую-либо конкретную работу кибернетической. Что представляется важным, так это то, что нужно какое-то слово для обозначения того важного начала, которое объединяет исследования в этой обширной области.

2. Другая причина для выступлений против кибернетики состоит во взгляде на кибернетику просто как на проведение аналогий. Это широко распространенный взгляд, и, возможно, он является явной или неявной причиной большего числа возражений, чем любой другой.

Следует учесть, что подзаголовок известной книги Винера гласит: "Управление и связь в животном и машине" и что на этом основании предмет кибернетики часто излагался как сравнительное изучение человека и машины. Но Винер не просто заметил внешнее сходство между животными и машинами. Если бы это было так, он не сделал бы ничего по-настоящему нового, так как линия преемственности такого рода аналогий прослеживается далеко назад через тех, кто уподоблял психику телефонной станции, до Ламегтри [71] и, конечно, далее до Декарта [72]. Винер показал, что как животные, так и машины могу быть включены в новый и более обширный класс вещей, отличительным свойством которых он считал наличие систем управления и науку о которых он назвал "кибернетика". Итак, о животных, включая человека, и о машинах можно говорить на одном языке, том самом, который годится для описания любых "целесообразных" систем. Вряд ли нужно говорить, что это совсем другое дело, и это гораздо важнее. Разумеется, Винер сопоставил по меньшей мере два различных предмета изучения. Но ведь и Ньютон сделал то же самое.

Шолл в его книге "Организация коры головного мозга", видимо, согласен с многим, высказанным в этой главе. Он замечает, например, что биологи в последнее время пытаются найти математические методы и системы, чтобы с их помощью заниматься биологическими проблемами, особенно в области биологической организации, и говорит, что "было бы удивительно, если бы математика, нужная для описания организации столь сложной и столь отличной от обычно изучавшихся физиками, была бы такой же, как та, которая использовалась в других дисциплинах" [73]. В соответствии с этим он критикует работу Д'Арси Томпсона [74] за то, что "столь простой процесс абстрагирования (какой использует Томпсон) легко может привести биологическую задачу к такому виду, в котором она будет интересна для физика, но не для биолога" [73]. Поэтому жаль, что он совершенно упускает из виду значение кибернетики и рассматривает ее не более как "аналогию между животным и саморегулирующейся машиной" [75]. Вследствие этого он и критикует "черепах" Грея Уолтера за то, что, по его мнению, "крайне маловероятно, чтобы во всех нервных системах присутствовали именно те сложные постоянные схемы, которые предлагает автор" [76]. Шолл, очевидно, не понимает того, что как схемы Грея Уолтера, так и определенные части нервной системы рассматриваются как частные воплощения общего кибернетического принципа перебора.

Предоставим последнее слово для ответа на этот род критики Гордону Паску. Говоря о гомеостате Эшби, он замечает, что если его рассматривать как модель мозга, то можно возразить, что на функциональном уровне он не так-то уж похож на мозг, а как устройство для решений дифференциальных уравнений он тоже не слишком пригоден. Но:

Только когда мы встанем на ту абстрактную точку зрения кибернетики, 
что в гомеостате происходит та же самая саморегуляция, что и в мозгу, 
мы сможем считать гомеостат кибернетической моделью всякого мозга [77].

3. Близко к этому и то широко распространенное мнение, что кибернетика интересуется только отрицательной обратной связью и ее дело только разыскивать системы, содержащие ее. Иногда такое понимание кибернетики сужается до того, чтобы считать, что основная цель кибернетики - проводить аналогии между системами с обратной связью и центральной нервной системой. Такое мнение явно высказал Дж. О. Уисдом, очевидно, один из немногих философов, занимавшихся до сих пор кибернетикой. Он заявил: "Основная гипотеза кибернетики состоит в том, что главным механизмом центральной нервной системы является механизм отрицательной обратной связи" [78]. (Он продолжает даже так: "Во-вторых, кибернетика предполагает, что механизм отрицательной обратной связи объясняет целенаправленное и приспособительное поведение" [78].) Таким непониманием кибернетики грешат и многие другие, в том числе Синнот [79].

Хотя идеи отрицательной обратной связи и гомеостазиса являются и центральными для кибернетики, она никоим образом не ограничивается изучением систем, обладающих ими; например, схемы^*, которые демонстрируют другую важную идею кибернетики - идею классификации, не должны содержать отрицательной обратной связи. Более того, некоторые системы, являющиеся в некотором смысле управляющими, тоже не содержат отрицательной обратной связи; вспомним, например, систему, которую мы называем "термос". Наряду с этим кибернетика пригодна для изучения многих других систем, кроме центральной нервной системы, и, как говорилось выше, начала уже применяться во многих таких областях. Значение кибернетики в ее потенциальной общности и представления, что она занимается только системами с отрицательной обратной связью и нервной системой, скрыли от многих ее истинную сущность.

^* (Очевидно, схемы типа персептрона.- Прим. перев.)

4. Более основательная форма критики, чем все перечисленные, исходит от таких ученых, как генетик Добжанский (или психолог Скиннер), по мнению которых "опыт показал, что по крайней мере в биологии лучше всего, когда обобщением опытных данных и объединением их в одно целое занимаются те ученые, которые сами же и добывают факты, а не специалисты по биологическим спекуляциям" [80]. Хотя кибернетика и не названа тут по имени, с таким отношением кибернетикам часто приходится сталкиваться.

После такого заявления хотелось бы спросить: а не может ли быть так, что биология развивалась до сих пор медленнее, чем физика, как раз потому, что не было биологов-теоретиков наподобие физиков-теоретиков? Или, может быть, биология только сейчас начала достигать столь высокого уровня, чтобы нуждаться в специалистах-теоретиках? Если это так, то абстрактные методы кибернетики будут по меньшей мере столь же полезными, как техника конструирования биологических приборов. Но это, конечно, только гипотезы, и я не берусь обсуждать их сколько-нибудь подробно.

Такого рода возражения, возможно, часто связаны с еще более резким доводом, который обычно остается невысказанным, но накладывает свой отпечаток на всю дискуссию,- это ощущение, что кибернетики слишком на многое претендуют. Предполагается, будто кибернетики претендуют на то, что они одним махом, не разбираясь в фактах, решили все задачи. Но цель кибернетика совсем не в этом, он вовсе не так самодоволен, как может показаться. Если он работает на синтаксическом уровне, он, естественно, имеет дело с системами всех родов, и поэтому его заключения имеют очень общий характер. Но тогда мало кто станет обвинять математиков в том, что они слишком на многое претендуют. Если же кибернетик работает на семантическом уровне, он обычно предлагает какую-то модель (одну из возможных), чтобы помочь объяснить исследуемое сложное явление. И когда он говорит что-то с уверенностью, эта уверенность ограничена выбранными исходными аксиомами, и он это сознает, если это и не сознает биолог. Даже когда модель используется для доказательства, она нуждается в интерпретации в терминах реальной системы и только тогда может быть более или менее полезна. Как мы уже видели, фон Нейман различает вопрос о том, как элементы системы работают; этот вопрос он называет "первой частью" проблемы, а вопрос о способе, каким эти элементы соединены в целое,- "второй" или кибернетической частью. Дальше он говорит:

Нет необходимости подчеркивать ограниченность этой процедуры.
С помощью исследований этого типа можно показать, что применяемая 
система аксиом удобна и по крайней мере в отношении тех результатов, 
которые она дает, соответствует действительности. Однако такой подход 
не дает идеального, а возможно, даже и достаточно эффективного метода 
проверки правильности этих аксиом. Установление верности аксиом относится 
главным образом к первой части проблемы. В действительности оно 
предполагает определение с помощью соответствующих физиологических 
(или химических, или физико-химических) средств природы и свойств элементов...
все-таки, несмотря на эту ограниченность, "вторая часть" нашей проблемы, 
как указывалось выше, является важной и трудной [81].

Направление кибернетики - антибэконианское, или, иначе говоря, для нее наука состоит скорее в поисках объяснений, чем описаний, и она полагает, что описания сами по себе не приведут к объяснениям без специальных умозрительных усилий. Те проблемы, для решения которых кибернетика специально приспособлена с помощью методов, описанных выше, как мы видели, очень сложны. В таких ситуациях очень часто случается, что накопление фактов об элементах системы не означает решения проблемы о том, каким образом эти элементы соединены, и очень часто бывает так, что чем больше накоплено фактов, тем труднее понять принципы организации. Таким образом, раньше или позже необходимо умозрительное усилие и появление какого-то общего принципа, постулированного на высшем уровне организации, и затем воплощенного в модели (если только он не был уже извлечен из модели). Но точно так же, как абсолютно невозможно сказать, "истинна" ли теория, так же невозможно сказать, "истинна" ли, "верна" ли модель. Поэтому судить о том, хороша ли модель, можно только по тем же критериям, по которым судят о теории: дает ли она полное описание фактов, насколько она плодотворна для будущих исследований и самое главное дает ли "хорошее", т. е. убедительное, объяснение.

Тем не менее необходимо, очевидно, признать, что настоящие трудности возникают тогда, когда последовательные следствия из свойств модели сталкиваются с частными гипотезами, основанными на опытных данных прямо или посредством других частных гипотез. Тогда необходимо еще выяснить, каким образом эти два множества утверждений можно согласовывать и объединять в одно целое, так как иначе кибернетику нельзя будет признать за полноценный прием научного исследования и она будет отброшена за ненадобностью подобно психоанализу - как системе, которая объясняет, но наукой не является. И важное и пока не получившее ответа обвинение кибернетике - то же самое, которое ученые предъявляют психоанализу: что эта теория ничего не предсказывает и что поэтому ее нельзя ни подтвердить, ни даже опровергнуть [55]. Кибернетика в некотором смысле, несомненно, предсказывает; например, она предсказывает, что в центральной нервной системе, как и любой другой изучаемой системе, будут найдены определенные типы устройств. Но, быть может, такое предсказание недостаточно точно, чтобы его можно было проверить непосредственно. С другой стороны, этот довод еще не решающий, так как первоначальной целью здесь является объяснение. Далее можно надеяться на то, что такое объяснение приведет к предсказанию путем добавления подходящих ограничений к данной модели, и это уже дело ученого-экспериментатора, а не кибернетика; в частности, например, если кибернетика не принесла особенно много пользы в нейрофизиологии, то это вина нейрофизиолога, а не кибернетика. Кибернетик информировал нейрофизиолога, что ему стоит искать, и если нейрофизиолог не пожелал прислушаться, то пусть пеняет на себя. Во всяком случае, кибернетика отличается от таких систем, как психоанализ, в одном важном отношении: ее модели эффективны и потому недвусмысленны. Из-за этого опровергнуть конкретную модель легче, чем большинство положений психоанализа. Все сказанное, однако, не исключает сомнений, и вопрос о том, предсказывает ли, кибернетика, требует еще больших усилий для своего решения.

Подтвердится ли эта критика в конце концов так или иначе или нет, критику, использующую слово "спекуляции" как бранное, нельзя принимать всерьез. На нее можно прекрасно возразить, что спекуляция в науке - это похвальнейшая деятельность, если только она не изолирована от остальной науки. Можно было бы пойти и дальше и заявить, что спекуляции всегда были неотъемлемой частью важных сдвигов в науке. Во всяком случае, можно сказать вместе с Тьюрингом, что:

Широко распространенное представление о том, что ученые с 
непреклонной последовательностью переходят от одного, вполне 
установленного факта к другому, не менее хорошо установленному 
факту, не давая увлечь себя никакому непроверенному 
предположению, в корне ошибочно. Не будет никакого ущерба, если 
мы ясно сознаем, что является доказанным фактом, а что 
предположением. Догадки очень  важны, ибо они подсказывают 
направления, полезные для исследований [82].

Разумеется, преждевременно заявлять, как это делает с чрезмерным энтузиазмом Дюкрок, что кибернетика - это "ключевое достижение XX столетия" [83]. Даже теперь еще может оказаться, что в целом "проницательность" кибернетики никогда не даст ничего нетривиального. Такую возможность необходимо учитывать, так как сложные методологические проблемы, как мы видели, еще не решены. Но будем же по крайней мере благодарны за подход, который отрицает неизбежность специализации наук и предлагает более общий взгляд на биологию и родственные науки. Потому что после долгого времени, в течение которого биология и другие науки становились все более специализированными и изолированными друг от друга, появился обнадеживающий, объединяющий подход, который напоминает нам, что часть самых важных шагов в будущее предстоит сделать на "ничейной земле", между различными ветвями науки.

Кибернетика не только стремится, но и может объединить многие области науки на основе идей очень большой общности.