Действительно, понятие информации в том смысле, какой был ему придан К. Шенноном (как количественная характеристика процессов управления и регуляции), оказалось недостаточным для понимания даже самого существа информационных процессов в живых системах, поскольку не учитывает их качественного аспекта. Живые системы оказались более «требовательными» к содержанию понятия информации, поскольку «количество информации», которым оперирует шенноновская теория информации, для изучения живых систем оказалось малопродуктивным - для них главное значение приобретает качество информации, ее полезность. Получая информацию из внешней среды, организм должен, прежде всего, оценить ее качественно, иначе организм не сможет приспособиться к внешней среде. В этих условиях возникает задача такого развития концепции информации, которое преодолело бы ограниченность его прежнего состояния.
Шенноновский вариант теории информации не учитывает смысла и ценности сигналов, несущих информацию, т.е. не включает в себя семантический и прагматический аспекты. Описывая количество информации на языке символов и статистических соотношений, она выступает как синтаксическая теория. Для уточнения роли информационных процессов в психической деятельности имеет смысл сформулировать вопрос в следующем виде: какие изменения следует внести в определение понятия информации, чтобы при его помощи можно было бы понять те стороны психики, которые не находят объяснения в рамках шенноновской теории информации. Объяснение психической деятельности будет углубляться по мере уточнения понятия информации. В принципе же моделирование психики должно представлять собой не простое «отношение к ближайшему классу», не интерпретацию психики в терминах технической кибернетики, а разработку моделирования, позволяющего имитировать (не воспроизводить!) самые сложные психические функции, включая творческие.
В качестве аргументов против возможности моделирования творческих психических функций чаще всего выдвигаются следующие.
Аргумент первый: существование алгоритмически неразрешимых задач делает невозможным моделирование творческих функций -творческий акт включает в себя интуитивную стадию, которая принципиально недоступна моделированию. К такого рода задачам относят: распознавание выводимости (А. Черч), установление тождества теории групп (П С. Новиков), распознавание эквивалентности слов в любом исчислении (А.А. Марков и Э. Пост). Однако аргумент, основанный на существовании алгоритмически неразрешимых задач, уязвим. Дело в том, что человек способен у алгоритмически неразрешимых задач находить частные случаи. С.Л. Соболев и А.А. Ляпунов указывают на возможность решения такого рода задач достаточно мощным моделирующим устройством. В.М. Глушков обосновал возможность моделировать процесс решения любых задач, если этот процесс доступен описанию.
В конце 50-х гг. XX века в теории алгоритмов А.А. Ляпуновым, А.П. Ершовым, Ю.И. Яновым и др. [7] были проведены исследования, показавшие, что данная стадия решения задачи может быть записана в виде последовательности связанных между собой определенным образом операторов. Если затем отвлечься от конкретных операторов и заменить обозначающие их постоянные символы на переменные, то мы получим логическую схему алгоритма. Такая логическая схема может быть преобразована с помощью равносильных преобразований по определенным аксиомам в другую, эквивалентную ей схему. Таким образом, с помощью равносильных преобразований может быть получено множество различных логических схем одного и того же алгоритма и, следовательно, множество различных решений одной и той же задачи. Поэтому утверждение о том, что интуиция связана с какими-то особенностями психики, принципиально недоступных логическому анализу, оказывается необоснованным. Такой логический анализ проводится в теории логических схем программ, и в рамках этих исследований интуиция получает свое теоретическое объяснение.
Разработанный аппарат анализа логических схем алгоритмов и логических схем программ позволяет точно описывать процессы решения различных задач. Благодаря такому точному алгоритмическому описанию процессы решения задач могут быть представлены в виде программы для ЭВМ. Это позволяет передавать ЭВМ выполнение процессов, которые прежде связывались с интуицией - и здесь можно говорить о моделировании интуиции.
