Обычно изучение описываемых моделей осуществляется на основе использования вычислительной техники или специализированных автоматов, в которых реализуется модель внешнего мира. Однако читатель может использовать для этой цели более простые средства: проследить все изменения на схеме и таким образом реализовать процесс взаимодействия. Такая игра на моделях приводит к выводу о том, что перед человеком, исследующим внешний мир, возникают специфические задачи. Их можно пояснить на примере. Допустим, человек в условиях наличия сигнала а11, a27 совершил действие б11. Согласно схеме, в ответ на это возникнет сигнал а12. Если” будет осуществлено действие 612, то появится новый сигнал а13. Казалось бы, может быть начат процесс установления причинно-следственной связи и выработки на этой основе условных рефлексов а11 — б11 — а12 — 612 — а13. Однако в последующем, в процессе поиска, человек может включить тормозной сигнал. После этого, совершив действия б11, 612, человек не получит в ответ сигналов а11, а12, а13. Таким образом, результаты исследовательской деятельности будут иметь противоречивый характер, и вместо выработки условного рефлекса начнется процесс угашения.
В целом в результате такого опыта может быть сделан вывод о наличии специфических трудностей, которые проявляются в большой лабильности внешней среды, отсутствии однозначных ответов на одно и то же воздействие. Возникают специфические задачи: задача стабилизации ситуации, разделения информационной деятельности на определенные части, формирования промежуточных ориентиров поиска. Они определяют работу специфических алгоритмов. Рассмотрение схемы позволяет проследить генезис информационных задач и объяснить значение работы алгоритмов.
Описанное рассмотрение приводит также к возможности понимания сущности свойств массовости, результативности и детерминированности. Свойство массовости определяется тем, что как генезис структуры задачи, так и описание алгоритмов оказываются сформулированными на таком абстрактном языке, который позволяет строить различные конкретные варианты решения задач. Следует, однако, заметить, что приведенная нами схема представляет собой простейший пример взаимодействия. При построении абстрактных моделей необходимо учитывать наличие во внешней среде вероятностных процессов, систем законов более общего типа, которые проявляются вовне только в виде частных интерпретаций, а также существование других принципов усложнения ‘организации.
Использование более сложных схем взаимодействия среды и организма позволяет выявить информационные задачи, составляющие основу интеллектуальной деятельности человека. Это в свою очередь создает предпосылки для раскрытия алгоритмов. Рассмотрение возникающих при этом моделей позволяет проследить происхождение более частных информационных задач и алгоритмов их решения. Так, удается показать, как из рассмотрения абстрактных схем взаимодействия среды и организма возникают информационные задачи, понять, чем .определяется возникновение основных свойств алгоритмов.
Приведенные выводы на первый взгляд могут показаться неожиданными. Мы уже говорили о том, что создание новых алгоритмов, часто определяющих направление развития различных отделов математики, оказывалось возможным только в результате напряженного интуитивного мышления специалистов, о характере которого они сами не могли дать словесного отчета. Развитие математики было основано на построении логических систем доказательства теорем и создании эффективных методов расчета (решении задач).
Более широкая постановка проблемы, включающая рассмотрение вопросов о путях создания новых алгоритмов, о факторах, определяющих их основные свойства, отражает естественный ход развития науки. Поскольку развитие математики — это результат интеллектуальной деятельности человека, возможность формального описания механизмов работы мозга должна была пролить свет и на решение проблем создания ее новых отделов.
В этой связи интересно отметить, что развитие многих (если не всех) направлений математики было тесно связано с анализом тех или иных сторон мыслительной деятельности человека (математическая логика, теория множеств и др.). Известно, что великий математик и философ Лейбниц, создатель теории дифференциальных и интегральных исчислений, ставил своей задачей не только построить новые отделы математики, но и понять, каким образом осуществляется процесс их построения при, работе мозга человека.
В наши дни постепенно приоткрывается занавес, скрывающий величайшие тайны природы. Перед человеком возникают, увлекательные картины, отражающие процесс творчества. В этом процессе существенную роль играет анализ взаимодействия человека с внешним миром, познание общих принципов организации окружающей нас внешней среды. Большой интерес представляет прогноз, сделанный известным математиком В. Н. Тростниковым: «Сейчас настало время, когда наука изучает или пытается изучать материю в самом общем понимании — неживую природу вместе с включенным в нее сознанием, представляющим в этом контексте высшую форму материи. Такой подход стимулируется, кроме всего прочего, возросшей активностью познающего и преобразующего мир человека и становится нормальным и закономерным подходом в эпоху научно-технической революции. Успешное продвижение по этой линии познания уже, видимо, не обеспечивается- традиционной математикой. В воздухе висит необходимость создания новой математики, лучше приспособленной к описанию ситуаций природа—человек, а может быть и нескольких математик.
Возможно, в будущем произойдет следующее: математика вступит в более тесную, чем ныне, связь с определенными разделами материалистической философии и психологии. Итак, образуется область, которую можно назвать «количественная гносеология».
Рассматривая величайшие достижения науки, основанные на использовании математики, все же приходится признать, что они базируются на изучении внешнего мира, оторванного от созидательной деятельности человека, от его творческого мышления. На современном этапе развития науки, когда ставятся проблемы оптимизации структуры управления, включения вычислительных машин в процесс проектирования, -конструирования, уже недостаточно создавать автоматизированные системы, дополняющие мышление человека. Важно иметь средства формального описания информационных организаций, органически включающих интеллект человека в целостную систему. Алгоритмическое изучение работы мозга и построение моделей искусственного интеллекта должны сыграть при этом существенную роль.
