Ряд авторов объявляет тезис искусственного интеллекта противоречащим тезису о социальной природе сознания и мышления. Но здесь скрывается ошибка - отсутствие различия между естественно историческим зарождением мышления и сознательным воспроизведением его человеком в универсальной ЭВМ. Во втором случае машина не становится социальным существом, но человек, поняв сущность мышления, воссоздает его в машине. Если социальная природа мышления закономерна и познаваема, то она может быть в принципе искусственно воспроизведена.

Человек, кроме того есть не только природное существо, его основные характеристики - продукт социального, а не чисто биологического развития. Это означает, что мышление человека не может развиваться в изоляции, для этого необходимо, чтобы человек был включен в общество.

Во-первых, для возникновения мышления необходимо наличие языка, что возможно лишь в обществе. Во-вторых, с кибернетической точки зрения "разумность" машины определяется количеством перерабатываемой информации, поэтому даже мощная система, попавшая в информационно-бедную среду, не может стать достаточно "разумной". Яркий пример - дети, выросшие вне общества, например в лесу. Для человека необходимым условием его развития было функционирование в обществе, т.к. общество по своим информационным параметрам является чрезвычайно богатой средой.

Все это дает возможность понять, что тезис об общественной природе мышления никак не противоречит тезису о искусственном интеллекте. Кибернетическая система, имеющая достаточную мощность, для полного использования своих возможностей должна быть помещена в информационно-богатую среду, образовав вместе с создателями некий симбиоз, называемый "интегральным интеллектом".

Принцип невозможности кибернетического интеллекта жестко привязывает определенный род функционирования к строго определенному субстрату (мозгу). Это ставит философскую проблему соотношения функции и субстрата. Философский анализ тенденций современного научного знания делает мало вероятным (но не исключает) вывод о жесткой привязанности мышления к мозгу. Именно из-за этого "крайний пессимист" отрицает возможность наличия интеллекта у кибернетического устройства.

Он безоговорочно связывает мышление с одним, строго определенным субстратом - человеческим мозгом, и не приемлет попытки определения мышления без связи со структурой мыслящей системы. По его мнению это есть сведение мышления только к информационной стороне, в то время как мышлением называют возникшую у биологических существ способность. Таким образом, мышлением можно назвать только то, то осуществляется только мозгом человека, но это не является приемлемым решение проблемы.

Разумеется, мышление есть функция высокоорганизованной материи и определено структурой системы. Но с гносеологической точки зрения знание функции выводится из знания структуры, а знание структуры является выводом из все более полного изучения способов функционирования.

Если представить себе множество различных систем, осуществляющих функцию мышления, то именно выявление инвариантного аспекта этих систем и будет раскрытием той структуры, которая лежит в процессе мышления. Конечно может оказаться, что эта структура жестко связана со строго определенным субстратом, но этот тезис должен являться результатом научного исследования, а не исходной предпосылкой.

Вопрос о жесткой связи мышления со строго определенным субстратом связан с вопросом о роли субстратных методов вообще. Не подлежит сомнению ведущая роль в современном естествознании функционально-структурных методов. Пока наука имела дело с непосредственно ощущаемыми объектами, она могла исходить из субстратной точки зрения. Суть ее заключается в том, что объект обладает набором характеристик, выражающим его природу, свойства того материала, из которого он сделан. Зная эти характеристики можно изучить поведение объекта. Материал, субстрат первичен; движение, поведение вторично. Эта точка зрения образует содержание так называемого мифического субстанционализма.

Уже в 19 веке ограниченность этой концепции была вскрыта "лишь в движении тело обнаруживает, что оно есть . Познание различных форм движения и есть познание тел". Отсюда, разумеется, не следует, что только движение существует и никакого субстрата нет вообще. Отсюда следует лишь неправомерность употребления отношения первичности-вторичности для характеристики связи движения (поведения) и субстрата в плане их реального существования.

Отсюда следует также, что в гносеологическом плане поведение действительно первично по отношению к субстрату и познание субстрата не содержит ничего иного, кроме непрерывно расширяющихся способов изучения объектов.

В наши дни, идущие под знаком ускорения научно-технического прогресса, автоматизация интеллектуальной деятельности становится насущной проблемой.

Согласно положению специалиста по кибернетике И. А. Полетаева мы вступаем в эпоху "пересечения кривых". Экстраполируя на обозримое будущее современные тенденции развития общества можно придти к парадоксальным результатам. Сейчас число лиц, занятых в сфере управления и обслуживания растет быстрее, чем число лиц, непосредственно занятых в производстве. Причем происходит это так быстро, что через некоторое время количество людей, занятых в непроизводственной сфере и, в частности, в науке будет близко к общей численности населения Земли.

Стремительное увеличение потока перерабатываемой информации там, где раньше ее почти не было(торговля, банковское дело), также приведет к значительным изменениям в методах работы и требует автоматизации и интеллектуализации.

Под интеллектом мы понимаем способность любого организма (или устройства) достигать некоторой измеримой степени успеха при поиске одной из многих возможных целей в обширном многообразии сред. Необходимо отличать знания от интеллекта, имея в виду, что знания - полезная информация, накопленная индивидуумом, а интеллект - это его способность предсказываль состояние внешней среды в сочетании с умением преобразовывать каждое предсказание в подходящую реакцию, ведущую к заданной цели. По-разному дается и определение искусственного интеллекта. Полагают, что о реализации искусственного интеллекта можно будет говорить лишь тогда, когда автомат начнет решать задачи, непосильные для человека, причем сделает это не в результате высокого быстродействия, а в результате применения нового найденного метода. Однако не все с этим согласны. В большинстве случаев исследований по искусственному интеллекту лишь соизмеримыми с результатами, полученными человеком, и не столь оригинальными.

Принято различать три основные пути моделирования интеллекта и мышления:

- классический, или (как его теперь называют) бионический;

- эвристического программирования;

- эволюционного моделирования.

Рассмотрим их в этой последовательности.

БИОНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ. Непосредственное моделирование человеческого мозга (т.е. моделирование каждой нервной клетки и связей между ними) с целью создания автоматов, обладающих интеллектом, чрезвычайно сложно. Мозг представляет собой самую сложную и лишь частично изученную структуру. Сложнейшее переплетение связей коры головного мозга практически не поддаются расшифровке. Известно лишь примерное расположение зон мозга, отвечающих за ту или иную функцию. В настоящее время не известен и принцип работы мозговых элементов нейронов, многочисленные связи которых имеют внешне хаотический характер. Попытки смоделировать работу головного мозга соединением между собой множества процессоров подобно нейронной сети, показали, что некоторое увеличение скорости и потока обрабатываемой информации идет лишь до уровня одного - двух десятков процессоров, а затем начинается резкий спад производительности. Процессоры как бы "теряются", перестают контролировать ситуацию или проводят большую часть времени в ожидании соседа. Некоторых успехов удалось добиться лишь в приборах, работающих в "двумерном варианте", т.е. обрабатывающих не последовательную, а параллельную информацию, например в системах распознаваниях образов. В них одна плоскость данных одновременно взаимодействует с другой, причем количество единиц информации может достигать нескольких миллионов. Таким образом происходит единовременный охват изучаемого объекта, а не последовательное изучение его частей.