кибернетические модели творчества

Оригинальность и банальность

В результате [ 1 ] 1. Ньюэлл А., Шоу Дж; С., Саймон Г. А. Процессы творческого мышления. — В сб.: «Психология мышления». М., «Прогресс», 1965, стр. 500 — 530. творческая деятельность определяется как вид деятельности по решению специальных задач, характеризующийся новизной, устойчивостью, нетрадиционностью и трудностью в формулировании проблемы. В работах [ 2 ] 2. Вычислительные машины и мышление. М., «Мир», 1967. , [ 3 ] 3. Ньюэлл А., Шоу Дж; С., Саймон Г. А. Процессы творческого мышления. — В сб.: «Психология мыщления». М., «Прогресс», 1965, стр. 500 — 530. , [ 4 ] 4. Финк Д. Вычислительные машины и человеческий разум. М., «Мир», 1967. и [ 5 ] 5. Ван Хао. На пути к механической математике. — В сб.: «Кибернетический сборник 5». М., Изд-во иностр. лит., 1962, стр. 114 — 165. описаны программы, по которым электронные вычислительные машины могут доказывать теоремы математической логики и геометрии, переводить с одного языка на другой, узнавать зрительные и акустические образы, проектировать электродвигатели, отвечать на вопросы, играть в шашки и шахматы.

Нас не интересует, точно ли эти программы имитируют соответствующие психические процессы, протекающие в мозгу человека. Нас интересуют лишь результаты творческого труда, и потому о качестве программ будем судить только по качеству выдаваемой ими продукции. Условно будем принимать эти программы «творческими», если их продукция окажется оригинальной и высококачественной. Показатель качества в каждом отдельном случае должен вырабатываться отдельно, а требование оригинальности может рассматриваться с двух точек зрения.

Во-первых, оригинальным можно полагать результат, полученный впервые данным исследователем без учета аналогичных результатов, достигнутых другими исследователями.

Во-вторых, оригинальными можно признавать только те результаты, которые к моменту их получения являются новыми для человечества в целом.

Нет сомнений в том, что науку и технику интересуют в основном результаты только второго типа. Однако рассматривая проблему моделирования результатов творческих процессов, по-видимому, нельзя пренебрегать и результатами первого типа, признавая также их определенную познавательную ценность. Ведь известен же случай, когда в начале нынешнего века почти неграмотный одесский портной заново открыл дифференциальное и интегральное исчисления, за что был поощрен Академией наук, хотя во втором смысле его результат не явился творческим.

Прежде чем перейти к рассмотрению конкретных моделей, вспомним известное высказывание Томаса Эдиссона о том, что гениальность обеспечивается лишь одним процентом вдохновения и девяносто девятью процентами тяжелого тру­да. Еще более категорично та же мысль была ранее выска­зана французским естествоиспытателем Жоржем Бюффоном в его афоризме: «Гений есть только терпение». По-видимому, уже перспектива автоматизации этих «девяноста девяти про­центов тяжелого труда» может дать очень много для твор­ческого прогресса науки и техники. Наличие таких мощных помощников интеллектуального труда, какими являются цифровые вычислительные машины, позволяет постепенно переложить этот тяжелый длительный труд на «железные плечи» сверхбыстродействующих помощников человеческого мозга. Именно поэтому и были предприняты попытки автома­тизировать некоторые трудоемкие стороны математического и технического творчества. Они были сделаны на уровне тех­нической реализации.

Что же касается уровня принципиальной возможности, то с его позиции мы не имеем права отвергать с порога воз­можность познания и автоматизации «единственного» про­цента «подлинного» творчества. Пока мы не имеем достаточ­но четких критериев определения «подлинности» творчества и его отличий от творчества «не подлинного», будем подхо­дить к этому понятию только лишь функционально. Иначе говоря, если программа даст результат, аналог которого признавался творческим, когда он «добывался» человеком, то такой результат условимся полагать творческим.

По мнению Ван Хао [ 6 ] 6. Ван Хао. На пути к механической математике. — В сб.: «Кибернетический сборник 5». М., Изд-во иностр. лит., 1962, стр. 114 — 165. , нужно шире использовать преимущества, даваемые машинами, благодаря чему мы сможем получать удивительные (и, может быть, оригинальные) ре­зультаты, так как машины будут выбирать и такие варианты, которые не привык выбирать человек. По его мнению, настало время для создания новой ветви прикладной логики, которую он назвал «инферциальным анализом» и который трактует доказательства аналогично тому, как численный анализ трак­тует вычисления. Ван Хао полагает, что эта дисциплина в сочетании с современными ЭЦВМ в самом недалеком буду­щем приведет к доказательству новых и трудных математиче­ских теорем. Пока же он (и ряд других авторов) в качестве более легкой подготовительной работы использует быстро­действующие цифровые машины для доказательства уже известных теорем, главным образом из математической логики и геометрии.

***

Некоторые далекие перспективы

Хотя сейчас мы еще находимся на весьма далеких под­ступах к реализации проблемы «искусственного разума», мы не имеем права пренебрегать потенциальными отрицательны­ми последствиями реализации этой проблемы. А по мнению из­вестного советского специалиста по биокибернетике Н. М. Амо­сова, такие последствии могут иметь место. Два из них он рассматривает в статье «Искусственный разум» [ 7 ] 7. Амосов Н. М. Искусственный разум. — «Техника — молодежи», 1958, № 8, стр. 6 — 8. .

Во-первых, полагает он, использование искусственного разума для достижения творческих результатов может при­вести к ослаблению стимулов творчества у человечества. Найдется, возможно, немало людей, не желающих искать решения тех проблем, с которыми эффективнее сможет справиться машина. Думается, что это опасение недостаточ­но основательно. Ведь никого из творчески одаренных людей не останавливает тот факт, что одновременно с ними тру­дится множество их коллег, быть может, более одаренных.

Второе опасение Н. М. Амосова гораздо более основатель­но. Он считает, что модели простейших чувств (приятно — неприятно, добро — зло) в сочетании со свойствами самоорга­низации открывают возможность получения кибернетических моделей новых производных чувств и новых собственных це­лей деятельности машины. При этом под самоорганизацией понимается (главным образом) возможность построения автоматом внутренней модели внешнего мира; способность экспериментировать над этой моделью с целью благоприят­ного видоизменения алгоритма своей работы. Сочетание такой вот самоорганизации со способностью моделировать сложные эмоции и может превратить автоматы в «искусственные личности» со своими собственными интересами и целями.

Еще один из творцов кибернетики Норберт Винер неодно­кратно предупреждал, что по мере расширения способностей, даваемых машине, последняя будет приобретать все больше возможностей принимать самостоятельное решение. Вместе с тем очевидно, что любое проявление машиной самостоятель­ности неизбежно приведет к усложнению управления ею. <...>

некоторые разделы кибернетики достигли в своем развитии такого уровня, когда сочинения некоторых простых форм и жанров весьма успешно воспроизводятся машиной. и, как показали достаточно убедительные эксперименты, при этом вовсе не требуется моделировать человека целиком.

<...> Всегда ли человек будет получать от машин только то, что он хочет получать, и не настанет ли такое время, когда машины, став «личностями», дадут результаты, которые человеку не только не нужны, но и просто вредны?

Общеизвестно, что хотя большинство человеческих лич­ностей остаются в течение своей жизни в пределах установ­ленных норм, все же некоторая их часть выходит за рамки этих норм, становясь преступниками. Существует ли потенциальная опасность злонамеренного поведения искусственной личности?

На эти вполне закономерные вопросы различные авторы отвечают по-разному, но все эти ответы можно легко разде­лить на две ясно выраженные противоположные точки зре­ния. Одних авторов при этом можно условно назвать пессемистами, других — оптимистами.

Пессимисты рисуют мрачные картины развития киберне­тической техники не очень далекого будущего. Машины мо­гут обучаться, они способны к творчеству, математически строго доказана возможность их самовоспроизведения (по сути, размножения); теоремой Мак-Каллока — Питтса дока­зана принципиальная возможность выполнения ими любых функций мышления. Раз так, рассуждают пессимисты, то на первых порах мы сумеем машины держать в нужных нам рамках и извлекать максимальную пользу, но по мере обуче­ния и совершенствования их способностей они рано или позд­но высвободятся из-под человеческого контроля. Если, на­пример, такая машина будет участвовать в планировании, то не надо будет удивляться, когда вдруг окажется, что основ­ная доля ее усилий направлена на улучшение, своего «благо­состояния», или обнаружится, что большие партии транзи­сторов поступают какими-то прямыми путями с завода в «чрево машины», что появилась независимая (и основательно защищенная) связь машины с источниками энергии и т. д. и т. п. Быстродействие машин, которое мы им обеспечили, возможно, приведет к тому, что мы не успеем осознать, как будет решено, что люди, создавшие и обслуживающие машины, стали для последних уже не нужны. Дальше — хуже. Как сказал поэт Н. Коржавин, «раздражать начнут их скоро люди, нервные живые существа». Что же тогда? Не захотят ли они — умные, размножающиеся, творческие, но в букваль­ном смысле этого слова бессердечные «искусственные лич­ности» — от нас освободиться?

Оторвемся от этих мрачных, но продиктованных нам ло­гикой фантазий и послушаем оптимистов. Оптимисты счи­тают, что никаких проблем в связи с перспективами появле­ния искусственных разумных личностей не возникает. Ибо, говорят они, человек всегда сумеет вовремя заметить опас­ность и «выключить рубильник питания».

Но, во-первых, возражает пессимист, вовремя заметить опасность трудно, ибо уже сегодня человек далеко отстает от машины в быстродействии и пропускной способности. Во-вторых, человеку надо захотеть выключить рубильник, ибо это может вызвать много других бед, если эта машина нахо­дится на ответственном участке планирования или управле­ния. В-третьих, человеку надо суметь выключить рубильник, ибо если эта машина будет действительно разумна (что бы это ни означало), то она сумеет либо перехитрить человека, либо «уговорить» его в бесполезности (или вредности) такого шага.

Мы не хотим следовать за пессимистами, но необходимо признать, что позиция оптимистов представляется нам не только наивной, но и чрезвычайно опасной. По-видимому, некогда говорил Марк Твен, на свете нет ничего, что не могло бы случиться. Кроме того, что противоречит фундамен­тальным законом природы, добавим мы. А ни одному из них ранее рассмотренные нами гипотезы, несмотря на всю их фантастичность, не противоречат. Правда, иные нам советуют попросту отказаться от работ по искусственному разуму и самоорганизующимся системам. Просто?

Не совсем. Хотя бы уже потому, что мы здесь наталки­ваемся на такой немаловажный психологический фактор, как любознательность ученых, не позволяющая ограничить развитие любой из наук. Уже сейчас отказаться от машинно­го управления так же невозможно, как от технических средств транспорта или электричества (хотя при этом возможны че­ловеческие жертвы).

Выход, по-видимому, заключается в том, чтобы человек первым ставил и решал совершенно новые задачи, не позво­ляющие машинам будущего отходить от выполнения ими гуманных целей, поставленных человеком.

Несомненно, потенциальные опасности, которые несет с собой развитие «разумных» и «творческих» автоматов, можно и нужно преодолевать путем тщательного изучения этих проблем, но отнюдь не путем их игнорирования. Здесь воз­никает целая серия морально-этических, научных и философ­ских проблем, для решения которых потребуется ломка многих из уже устоявшихся положений науки. Но нужно их ставить и решать, придерживаясь разумной осторожности и не надеясь на некий мифический «рубильник» оптимистов. И оптимисты, и пессимисты в конечном итоге одинаково беззащитны перед грядущим. Только вооруженный знаниями и чуждый всякому догматизму человек, который пессимисти­чески выискивает трудности и оптимистически идет им навстречу и преодолевает их, победит.

Для решения подобных сложных проблем, стоящих перед наукой и техникой, необходимо вскрыть пока еще непознан­ные закономерности интуиции, воображения, «озарения». Принято считать, что познание этих сложных понятий отно­сительно легче осуществить, моделируя некоторые элементы художественного творчества. Рассмотрению вопросов кибернетического моделирования произведений искусства и неко­торых особенностей их восприятия посвящен следующий раздел книги.

***

Модели некоторых элементов художественного творчества
На стыке науки и искусства

В наши дни на стыке многих наук (кибернетики, физиологии, психологии и др.) и искусства впервые вырисовывается возможность исследования самой сложной проблемы — проблемы творчества. При этом предполагается, что кибернетика сможет дать искусству методы объективного анализа художественных произведений. Она поможет точно определить ряд критериев и понятий, относительно которых раньше позволялось рассуждать в самых общих выражениях, «на уровне общих ассоциаций», и иногда самым безответственным образом. В результате объективного анализа и моделирования реальных механизмов творческого процесса, проникновения в логику и психологию этого процесса наметилась тенденция превращения искусствознания в область точных количественных показателей — в искусствометрию.

В шутку говорят: наука делает из человека специалиста, искусство делает из специалиста человека. Если говорить серьезно, то в связи с проникновением кибернетики в искусство все чаще раздаются призывы сохранить человека в человеке, вести борьбу против механизации, рационализации, квантитативности, конформизма и регламентирования в искусстве, литературе, кинематографе. Хочется заметить, что независимо от того, что несут человеческой личности точные методы — добро или зло, надо встречать новое трезво, с ясным пониманием возможных последствий, без попыток уйти от неизбежной правды наших дней.

Тем, кто в кибернетических подходах к анализу и моделированию творчества усматривает профанацию последнего, можно напомнить о временах, когда фотографию объявляли профанацией живописи, а еще задолго до того, когда анатомию обвиняли в оскорблении божественной сущности человека.

Все это — болезни роста. Растет общественное самосознание человечества, его интеллектуальный, этический и эстетический уровень. Трудно предположить, что развитие, длившееся тысячелетиями, завершилось именно в наши дни, и человечество удовлетворится в любой из областей своей деятельности уровнем сегодняшнего дня. Напротив, с развитием арсенала научных исследований темп научного прогресса ускоряется все в большей степени, что приводит нас к проникновению в новые, неизведанные доселе области, находящиеся далеко за привычными горизонтами.

Переходя к вопросам кибернетического моделирования в искусстве, уместно вспомнить замечание П. Б. Шелли в трактате «В защиту жизни», утверждающее, что одна из за­дач поэта состоит в том, чтобы вобрать в себя знания, добы­ваемые наукой, и преобразовать их для передачи людям. В знаниях должны воплотиться человеческие страсти, литература должна объять все сферы жизни, включая науку. Еще в эпоху Возрождения Данте и Мильтон восхищались астрономией и говорили о ней языком поэзии: мильтоновский Сатана, искушая Христа, приглашает его взглянуть на царствие земное через… созданный Галилео Галилеем телескоп. В нашем же XX веке поэты, художники и драматурги не заимствуют сколько-нибудь серьезно из областей точного зна­ния и техники. Нельзя, конечно, забывать цикл стихов о нау­ке Валерия Брюсова, но в общем, на наш взгляд, можно утверждать, что ни в искусстве, ни в литературе XX век не дал произведений, в которых нашли бы должное отражение революционные сдвиги, наблюдаемые в науке и технике. Но эти сдвиги приводят к все более настойчивому и глубокому в некотором смысле обратному процессу: точные научные мето­ды, воплощенные в принципах кибернетики, проникают в методологию, оценку и моделирование произведений искусства.

Еще в конце прошлого века один из крупнейших поэтов и драматургов Англии писал: «…все полезные вещи будут производиться машинами, тогда как все прекрасное будут создавать индивидуумы… Это единственный способ, благодаря которому возможно получить то или другое» ( [ 8 ] 8. Уайльд О. Полн. собр. соч. Спб., 1912. , том 2, стр. 322).

Увы, спустя немногим более полувека человек делает попытку переложить на машины создание не только полезно­го, но и прекрасного. Отличие человека от кибернетического автомата с позиции естественных наук сводится лишь к раз­личию структур, которые, однако, в одинаковой степени под­чинены одним и тем же законам природы. Поэтому для познания и моделирования творческой жизни человека нет никакой надобности в каких бы то ни было «нефизических» допущениях (например о том, что жизнь подчинена каким-то особым нефизическим закономерностям).

К сожалению, очень редко удается исследовать мышление художника с целью его моделирования как динамический процесс. И до сих пор природа творчества обычно изучается по итогам деятельности художника, а не как процесс. Про­следить процесс возникновения творческого замысла, его «внутриутробный» период, когда жизнь произведения еще только началась, — трудная задача. В качестве одного из редких исключений можно указать на прослеженное в рабо­те [ 9 ] 9. Мишле Ж. Народ. М., «Наука», 1965. зарождение одного из замыслов у Рембрандта. Последовательность картин — «Добрый самаритянин», «Христос в Эммауcе», «Воскрешение Лазаря» и, наконец, «Христос, утешающий народ» — наглядно показывает, как у великого художника, взволнованного зрелищем современных ему величайших бедствий, постепенно созревал замысел, пока не принял окончательную форму, где была достигнута непревзой­денная сила выразительности.

В большинстве других случаев проследить развитие творческого замысла оказывается гораздо труднее. Поэтому упор, по крайней мере пока что, делается на моделировании не самого творческого процесса, следствием которого оказывает­ся появление произведения искусства, а на моделировании самого произведения.

Рассмотрим кратко общие принципы такого моделирова­ния.

***

Основные принципы. Инварианты

Модель можно рассматривать как «черный ящик», в ко­торый вводятся входные и из которого выводятся выходные параметры. Модель является намеренно упрощенной схемой некоторой реальной системы, но на основе анализа модели мы надеемся получить рекомендации для решения реальных проблем. Модель может существовать в виде логических программ, легко переводимых на язык ЭЦВМ.

Для построения модели любой реальной системы необхо­димо:

— а) выявить релевантные факторы, то есть факторы, которые могут сказываться на результатах решения данной проблемы или на исходах рассматриваемого процесса; ре­левантные факторы или параметры будем называть далее существенными;
— б) выбрать те из них, которые могут быть описаны количественно;
— в) объединить факторы по общим признакам и сократить их перечень;
— г) установить количественные соотношения между элементами процесса.

Факторы, которые по самой своей природе не могут быть выражены количественно, так же как и все несущественные факторы, исключаются из рассмотрения.

В последние годы среди новых научных дисциплин появи­лась так называемая структурная лингвистика. Делаются попытки распространить на ряд дисциплин (в частности, на литературную критику) структурализм. Структурная лингви­стика является теоретической дисциплиной, занимающейся построением формальных моделей языка. В отличие от тра­диционного языкознания, интересующегося главным образом историческим развитием языка и происхождением различных языковых форм, структурная лингвистика рассматривает язык как замкнутую в себе и определенным образом органи­зованную знаковую систему, подчиняющуюся структурным законам различного уровня (фонологические законы управ­ляют сочетаниями звуков, морфологические — словообразова­нием, синтаксические —сочетаниями слов). Для структурной лингвистики интерес представляет лишь структура текста или речи и несущественна система знаков, при помощи кото­рой текст записан. Структурная лингвистика описывает язык формально, игнорируя смысл.

Текст или живая речь, рассматриваемые как последова­тельность написанных или произнесенных языковых знаков, структурная лингвистика отличает от собственного языка, который рассматривается как некая система законов и пра­вил, следовательно, своеобразный алгоритм, реализуемый некоторым устройством, порождающим тексты или речь. При моделировании элементов творчества структурный анализ производит выделение основных черт (так называемых инвариантов), характерных для всего ряда произведений данного типа. <...>

<…> Моделируя творчество, кибернетика оперирует только числовыми величинами, характеризующими элементы инва­риантов структуры и типы их взаимосвязей.

Возможность создания тех или иных произведений ис­кусства может быть определена в первом приближении как сознательная или бессознательная способность находить нужные инварианты и комбинировать их для получения же­лаемого эффекта. Эта способность развивается у художника в результате интуитивного обобщения закономерностей всего предшествующего художественного наследия.

Однако достаточно ли исследовать инварианты художест­венных произведений, чтобы, задав их машине и оставив ей известную свободу выбора несущественных элементов (путем использования датчиков случайных чисел), утверждать о воз­можности создания результатов художественного творчества? Если оценка результата машинного творчества окажется соизмеримой с оценкой подобного по типу настоящего произведения искусства, то у нас будут все основания считать себя удовлетворенными.

***

О границах моделирования

Обсуждая проблемы моделирования произведений искусства, нельзя обойти молчанием вопрос о возможностях и границах этого моделирования. Неправомерно апеллировать к тому факту, что машина пока не создала «шедевров» искусства, ведь шедевры отбирает не человек, а человеческое общество и время. Произведения Сальери, например, при его жизни ценились не менее высоко, чем произведения Моцарта, быть может и выше их. Однако время рассудило иначе. Не будем забывать, что, помимо шедевров мирового искусства, имеет право на существование огромное множество другой продукции тех людей, которым мы вовсе не отказываем в звании людей творческого труда. И это естественно: неизбежно существуют разные уровни творчества человека. Кроме монументальных симфонических произведений, существуют и менее сложные формы — песни и танцы. Кстати, в области сочинения простых музыкальных форм далеко не все композиторы отрицают возможность машины быть серьезным соперником композитора. Так, например, 5 октября 1967 г. композитор Г. С. Фрид, председательствовавший на вечере «Музыка и наука» в Доме композиторов, на вопрос о том, как профессионалы оценивают машинную музыку, ответил, что он не зря попросил повторить одну из машинных мелодий — она ему очень понравилась. «Не всякий профессиональный композитор может похвастаться такими удачами».

Точно так же, помимо гениальных литературных произведений, нередко можно встретить и поделки, которые пишутся иногда «по случаю». Однако и это ведь тоже продукты творчества.

Некоторые разделы кибернетики достигли в своем развитии такого уровня, когда сочинения некоторых простых форм и жанров весьма успешно воспроизводятся машиной. И, как показали достаточно убедительные эксперименты, при этом вовсе не требуется моделировать человека целиком.

Гутчин И. Б. Кибернетические модели творчества. — М.: Знание, 1969.