Вот эти-то вопросы и привлекают внимание Ст. Лема. Он отмечает, например, что информация, которую перерабатывает мозг лыжника во время слалома, куда больше той информации, которую перерабатывает за тот же отрезок времени мозг блестящего математика. При этом под информацией здесь понимается не шенноновская мера, а «количество параметров», которыми управляет мозг слаломиста. Быть может, в этом сравнении и есть нечто верное, однако в целом оно неудачно. Лем говорит, что большинство параметров слаломиста находится вне сферы его сознания. Отсюда – эффективность. Но кто учел те «параметры», которые приходят в движение в подсознании математика, когда он размышляет о банаховых алгебрах?
Сказать свое слово о подсознании давно пытается психоанализ. Отвергнуть его целиком было бы неверно, в нем есть островки трезвой мысли, но лишь островки – среди океана вымыслов.
Другое дело – логика, теория познания и психология. Эти науки давно стремятся раскрыть природу познавательных психических процессов. Особенно интригуют исследователей эвристические процессы, т.е. процессы поиска решения той или иной задачи.[165]
Вот что об этом пишет А. Н. Колмогоров (op. cit.). «Общеизвестно, что карандаш и бумага необходимы в процессе интуитивных творческих поисков. Вместо полностью выписанных формул иногда на бумаге появляются их предположительные схемы с незаполненными местами, несколько линий и точек изображают фигуры в многомерном или бесконечномерном пространстве, иногда знаками обозначается ход перебора вариантов, сгруппированных по принципам, которые перестраиваются в ходе перебора и т.д. Вполне возможно, что вычислительные машины с надлежащим устройством ввода и вывода данных могли бы быть полезны уже на этой стадии научной работы».
Процедуры поиска подчиняются не «черно-белой» дедуктивной логике, не логике «истины» и «лжи», «да» и «нет», а малоизученной «цветной», «гадательной» логике, логике «наверно это так».
Следуя этим общим воззрениям, Лем связывает с моделированием творческих процессов проблемы «внемозгового воспроизведения» «неалгоритмических процедур». При этом, конечно, приходится «деалгоритмизировать» алгоритм, например вводить «генератор акцидентальности», т.е. делать выбор шагов случайным. Или же использовать не «предписывающие», а «разрешающие» правила типа: если получено то-то, то можно делать то-то или то-то. Наборы таких предписаний иногда называют диспозициями. Алгоритмы становятся при этом «пластичными».
Обучение и перцептроны. Гештальт
Устройство, которое достаточно хорошо моделирует реальные познавательные процедуры, должно обладать механизмами обучения и самообучения. Сейчас активно ведутся работы по созданию алгоритмов и машинных программ опознавания образов, т.е. по созданию перцептронов.