Сначала убьем, потом изучим

Действительно, для того, чтобы «убить» живое начало в любой системе, вполне достаточно построить ее математическую модель. Любая природная система, в отличие от любой технической, представляется математикой неадекватно именно в самой интересной ее части – особенностей существования как живого. Любые моделирования динамических свойств живого ведут к построению механических игрушек, но не «живого».

Первое, что умирает, и что никогда не возникает при математических исследованиях «интеллектуальных» систем – это сам интеллект, то, что очевидно и откровенно математике неподвластно и ею непредставимо, как бы ни определяли его наши «около математики» (вместе с информацией и сопряженными понятиями), многие известные ученые.

Если кому-то покажется этого мало, и будут продолжены попытки построения «системного анализа» для чего бы то ни было, кроме как чисто технических, то есть не Природных систем, то укажем еще и на необходимость в соответствии с общепринятым подходом и «по определению системного подхода» использовать вычислительную технику.

Как известно, вся вычислительная техника основывается сегодня на фон Неймановской архитектуре и, в полной цепи своих представлений, лежит в интервале от простейшего конечного автомата до нереализуемой в действительности универсальной машины А. Тьюринга. То есть в интервале от контекстно-независимого языка описаний систем (математики и программирования) до контекстно-зависимого (собственного языка живых систем), но именно, что только «до». Далее пути для нее нет.

Сколько бы ни тратили времени и денег на создание новых языков и совершенствование существующих архитектур машин, никакого реального прогресса в представлении живых систем на этом пути никогда не будет, ибо это ветвь – тупиковая, ветвь адресных, контекстно-независимых машин, безнадежно далеких от всех известных Природе решений для живого.

А если попробуем уйти от «машины обработки информации», так уходить-то нынче некуда. Другой, в общепринятом понимании, нет. И тут возникает множество сомнений и интересных ассоциаций.

Что же обрабатывает «информацию»?

Кто сказал нам, что имеющаяся у нас вычислительная техника вообще обрабатывает «информацию», если мы до сих пор никак не определимся, что же это такое? Может пора определиться, и тогда откроются светлые горизонты работы с контекстно-зависимыми языками для адекватного представления живых систем, без превращения их в мертвые? Ведь признаком жизни уже давно считается не биологическая основа, а адекватная с точки зрения собеседника, то есть человека, в частности биологического организма вообще, адекватная реакция на входное сообщение.

И снова, возвращаясь к системному подходу, покажем, что понимать под ним надо исходно более интересные построения, чем те, что диктуют нам математические модели, которые никак «не хотят математизироваться» на уровне контекстно-зависимом.

Почему это происходит? Может плохая у нас математика? Нет, нельзя этого утверждать. Аксиоматическая математика строго соответствует заданным «правилам игры». Выдающиеся умы следят за соблюдением и уточнением этих правил. Но это контекстно-независимый язык. На основе аксиоматики, то есть правил производства контекстно-независимых построений, нельзя построить язык, адекватный живым, Природным системам – контекстно-зависимый язык. Конструкции этих языков несовместимы. Первые – естественные, вторые – искусственны.

Доказательств этому множество, начиная с того, что контекстно-зависимый язык является сам себе метаязыком, что невозможно для контекстно-независимых языков – вспомните о Бекусовой нормальной форме, требующей дополнительных знаков для описаний реалий текстовых записей языка. Только контекстно-зависимый язык ведет к возможности изменения логики осмысления сообщений в процессе их восприятия, чем и живет «живое», и чем принципиально не может обладать «вычислительное». Имеющие место попытки задания «областей существования», «множеств контекстов», как реализации алгоритмических систем для «работы со знанием» являются детскими играми наукообразного вида и этим почти все сказано.