В настоящий момент модерирование психических процессов (ощущения, восприятия, представления, мышления, воображения, памяти) является распространенным методом в исследовании психики. Различают знаковые (образные, вербальные, математические); программные (алгоритмические, эвристические) вещественные (бионические) модели.
Данные модели в основном выстраиваются по аналогии с процессами вычислений, которые осуществляют ЭВМ и тесно связаны с проблемами искусственного интеллекта, машинного зрения, эвристического программирования.
Активно развиваются так называемые NBIC технологии, находящиеся на стыке таких фундаментальных отраслей знаний, как нанотехнологии, биотехнологии, информационные технологии и когнитивные науки в области исследования искусственного интеллекта. Создаются целые центры (например, Институт технологической сингулярности), трансгуманистические движения, преследующие цели моделирования человеческого сознания, создания искусственного интеллекта и разума, улучшение человека.
Важность построения этих моделей заключается в известном принципе: нельзя разобраться в чем-либо, не создав ему аналогичную модель. Как говорил, американский физик-теоретик Ричард Фейнман: «Я не смогу это понять, пока не построю»[18]. Чтобы разобраться в том, что происходит в мозге, когда рождаются мысли и чувства, необходимо это воспроизвести в некой модели. По мнению ряда сторонников трансгуманизма подобное воспроизведение может привести к возникновению Нового улучшенного человека. Противники трансгуманистических методов здесь сразу начинают домысливать, что при этом может потеряться индивидуальность человека, произойти война киборгов с людьми и т.п. С нашей точки зрения такие опасения беспочвенны, и они связаны, в первую очередь, с отсутствием в настоящий момент научно-философской теории транс(пост)гуманизма, которая будет нами изложена в отдельном разделе Теоретической и экспериментальной научной философии.
Особенность данных моделей, как мы уже отметили, заключается в том, что все они строятся по аналогии с компьютером. Имеется даже монография[19], в которой авторы со всей серьезностью предполагают «воспитание компьютеров» – создание искусственных нейронных сетей, включённых в тело роботов и соединённых между собой и большим компьютером. Данную идею авторы назвали проектом «Нового человека». При этом авторы приводят цитату английского математика Роджера Пенроуза о том, что мышление человека неалгоритмично, так как «согласно теореме Геделя изобретатель алгоритмов не может действовать по алгоритмам»[20], и предлагают собственное решение данной проблемы: выдвигают идею о перспективности компьютерного моделирования отдельных искусственных нейронов (так называемого «рептилоидного уровня») и объединения их в искусственную нейронную сеть, в которой посредством «воспитания и выращивания» возможно зародятся неалгоритмичные акты мышления.
По нашему мнению, данная идея является заблуждением.
Во-первых, ее авторы не имеют представлений о соотношении высших и низших уровней материи, из которого следует невозможность создания из физической материи постсоциальной. Постсоциальную форму материи можно создать только из нижележащего субстрата (субфизического, физического, химического, биологического, социального). Так искусственный разум можно создать только из выращенных органов и тканей, соединённых в единую биосоциальную среду. Здесь необходимо четко осознавать, что это будет живая система; разум невозможен без жизни. Разум – это продукт эволюции материи: из неживой – в живую; из просто живой – к мыслящей, из просто мыслящей – к правильно мыслящей.
Во-вторых, как справедливо заметил российский нейробиолог К.В. Анохин человеческий мозг работает «не на бинарной логике, не как тактовый процессор, он функционирует как массивная параллельная сеть, где основным элементом кода является момент синхронизации разных клеток»[21].
В соответствии с нашей гипотезой (§ 1.2.1.1.°) мышление осуществляется образами, а не словами и цифрами. В § 1.2.2 мы представим теоретические основы для построения биофизической модели эмоций и мышления (общую схему формирования эмоций и мыслей). Здесь важно отметить, что для целостного понимания механизма мышления и чувствования необходимо производить исследования на всех уровнях материи, использовать все гипотезы нашей теории материи, особенно гипотезы о фрактальности материи, принцип тождественности информации и отличие «информации» для машин и «информации» для живых систем с участием сознания. Идея построение искусственного разума без раскрытия механизма самосборки психического образа бессмысленна. Кроме того, необходимо учитывать, что выращивание нейросетей – это только первый шаг к моделированию психики, последующие шаги – это научиться управлять самосборкой психических образов. И скорее всего этим управлением сможет заняться уже не человек, а созданные им кибернетические системы.
В-третьих, в процессе моделирования психики будут также вскрыты и механизмы влюблённости и любви. Теоретически при моделировании психики можно создать психологическую копию любого человека (его эмоциональные реакции, мысли и чувства), ответить на вопросы, почему в данный момент именно данный человек имеет такие мысли и чувства, почему он поступает именно так в данной ситуации. Однако практически создавать такие копии нецелесообразно, так как основной задачей такого моделирования является устранение каких-либо психологических проблем личности и лечение психических болезней. Что касается вопросов моделирования влюблённости и любви, здесь также отметим, что моделировать влюблённость нецелесообразно, целесообразно культивировать способность любить.
Вывод. Наша гипотеза моделирования психических процессов, в том числе влюблённости и любви, качественно отличается от известных в настоящий момент моделей и проектов. Главное ее отличие от других моделей – это комплексный целостный научно-философский подход, синтезирующий данные всех частных наук в исследуемых вопросах.
Заключение к главе 1.1
В настоящей главе мы дали короткую характеристику авторским теориям и гипотезам, лежащим в основе понимания субстрата влюблённости и любви.
К данным гипотезам и теориям мы будем возвращаться при дальнейшем раскрытии сущности исследуемых явлений.