автореферат диссертации по философии, специальность ВАК РФ 09.00.01
диссертация на тему: Эпистемология искусственного интеллекта

Полный текст автореферата диссертации по теме "Эпистемология искусственного интеллекта"

На правах рукопис

Никитин Алексей Евгеньевич

ЭПИСТЕМОЛОГИЯ ИСКУССТВЕНОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Специальность 09.00.01 — Онтология и теория познания

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата философских наук

ооз 1

Архангельск-2007

003173625

Работа выполнена на кафедре философии ГОУ ВПО « Череповецкий государственный университет».

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

кандидат философских наук, доцент Анохин Валерий Борисович

кандидат философских наук, доктор социологических наук, профессор Ульяновский Виктор Иванович

кандидат философских наук, доцент Иойлева Галина Валентиновна

ГОУ ВПО «Архангельский государственный технический университет»

Защита диссертации состоится 13 ноября 2007 года в 16 часов на заседании Диссертационного совета К 212.191.02 по защите диссертаций на соискание ученой степени кандидата философских наук в ГОУ ВПО «Поморский государственный университет имени М. В. Ломоносова» по адресу: 163060, г. Архангельск, ул. Урицкого, 56.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Поморский государственный университет имени М. В. Ломоносова» . Текст автореферата размещен на сайте университета www.pomorsu.ru.

Автореферат разослан «13» октября 2007 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

Н. Н. Кукаренко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью философского осмысления проблемы создания искусственного интеллекта с позиций конструктивистской эпистемологии, изучении и рассмотрении механизмов мышления, познавательных и творческих способностей систем искусственного интеллекта. Значимость темы исследования подчеркивается также тем, что современная познавательная ситуация требует переосмысления и постижения ее многогранной сущности. Поэтому сегодня необходимо по-новому взглянуть на сущность процесса познания человеком окружающей его действительности, на роль систем искусственного интеллекта в этом процессе, и на то, какую пользу они могут ему принести. Особая роль в реализации поставленной задачи состоит в сравнении естественного интеллекта человека и искусственного, выявлении их общих и различных черт и возможностей, так как искусственный интеллект выступает здесь в качестве теоретической модели в изучении механизмов познания, их философском осмыслении и анализе на основе нового направления в теории познания — радикального конструктивизма.

Степень разработанности проблемы. Анализу философских проблем создания искусственного интеллекта посвящены работы И. Ю. Алексеевой, А. М. Анисова, М. М. Ботвинника, С. С. Гусева, Р. Богатырева, Г. Осипова, А. М. Вендрова, А. И. Змитровича, Б. Ф. Сергеева, Л. А. Растригина, Р. Бенерджи, Н. Винера, X. Дрейфуса, Д. А. Поспелова, А. В. Тимофеева, С. М. Шалютина, Ю. А. Шрейдера и др.

Первым, кто заговорил о создании «думающих машин», был математик и философ Г. В. Ф. Лейбниц. С его научных идей началось возникновение современного математического анализа и современной символической логики. Лейбниц интересовался созданием вычислительных машин в металле, поэтому не удивительно, что его идеи послужили толчком не только к развитию математической логики, но и механизации процессов мышления.

Далее спор о создании «думающих машин» возобновился в наш век — век кибернетики и автоматики. Характеристика систем искусственного интеллекта отражена в произведениях отечественных и зарубежных авторов, таких как И. Ю. Алексеева, М. М. Ботвинник, А. И. Змитрович, В. А. Лефевр, С. М. Шалютин, Ю. А. Шрей-

дер, А. Эндрю, М. Алекс и др. и выражена в идеях общности процесса управления и передачи информации.

В то время ученые поставили перед собой задачу — создать компьютеры, которые по принципу действия невозможно было бы отличить от человеческого разума. Тогда же впервые заговорили об искусственном интеллекте, сам термин которого в 1956 году ввел исследователь Джордж Маккарти.

Возможностям систем искусственного интеллекта посвящены работы Ж. Л. Лорьера, Д. Мичи и Р. Джонстона. Принцип рефлексивного управления в системах искусственного интеллекта раскрыт в работах Р. Богатырева, В. А. Лефевра, Ю. А. Шрейдера, хотя он был известен задолго до них. Это понятие есть у таких известных философов как Гегель, Фома Аквинский, потом оно перешло в марксистскую философию.

Исследованиями в области искусственного интеллекта в настоящее время занимается Российская ассоциация искусственного интеллекта. Президент Российской ассоциации искусственного интеллекта, постоянный член Европейского координационного комитета по искусственному интеллекту (ЕССА1), д. ф.-м. н., профессор Геннадий Осипов в своей статье «Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее» пишет о трудностях исследований по искусственному интеллекту, об основных направлениях в исследованиях и перспективах на будущее.

Исследования в области искусственного интеллекта осуществляются по следующим направлениям: представление знаний, моделирование рассуждений, приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез, интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, многоагентные системы, динамические интеллектуальные системы и планирование и т. д.

Наиболее сформировавшимся направлением в области исследований по искусственному интеллекту в последнее время, по мнению Геннадия Осипова, является представление знаний. Представление знаний включает в себя разработку формальных языков и программных средств для отображения и описания когнитивных структур. Представлениями знаний сегодня занимаются не только такие дисциплины как логика пространства и времени и дескриптивная логика, но и философские дисциплины: онтология и конструктивисткая эпистемология, которая, в частности и зани-

мается исследованиями природы получаемого человеком знания и изучением когнитивных структур.

Термин «конструктивистская эпистемология» был введен в начале 80-х годов 20-го века Эрнстом фон Глазерфельдом и Хайнцем фон Ферстером. Оно объединяет философию с такими науками как психология, кибернетика и нейробиология и включает ряд выводов, касающихся природы знания, его достоверности и соответствия объективной реальности. Исследование проблем конструктивистской эпистемологии нашло отражение в произведениях таких авторов, как П. Ватцлавика, Э. фон Глазерфельда, Э. Кнодт, Н. Луманна, У. Матураны, Ф. Варелы, X. фон Фёрстера, Г. Рота, Г. Руша, 3. Шмидта и др.

Глазерфельд строит свое философское учение на идеях, берущих свое начало во времена античности. Исследованиями природы получаемого человеком знания в те времена занимались такие известные философы, как Ксенофан, Протагор, Секст Эмпирик, Алкме-он, Пиррон, Гераклит и Платон.

Природе знания посвящены труды таких современных авторов, как Ч. Пирс, У. Джеймс, Д. Дьюи, П. Бриджмен. В дальнейшем этой проблемой занимались Ферстер, Матурана и Варела.

Базисом конструктивистской эпистемологии служит теория аутопоэтических систем. Аутопоэтическая система подразумевает собой живую систему, самым основным свойством которой является наличие у нее свойства жизни. Основные положения теории аутопоэза раскрыты в работах Умберто Матураны и Франсис-ко Варелы.

И, наконец, основным методологическим принципом, который мог бы оказать помощь в решении проблемы искусственного интеллекта, является нейробиологический конструктивизм Герхар-да Рота, являющийся связующим звеном современной нейробиоло-гии, когнитивной психологии и философии. Центральным звеном научных исследований Рота является человеческий мозг и его способность отражать окружающую нас реальную действительность.

Цель исследования:

— выявить логико-гносеологические аспекты искусственного интеллекта с точки зрения конструктивистской эпистемологии.

Задачи исследования:

— провести логико-гносеологический анализ искусственного интеллекта;

— выявить конструктивистский аспект в истории становления представлений об искусственном интеллекте;

— рассмотреть искусственный интеллект с позиций конструктивистской эпистемологии;

— выявить новые аспекты в проблеме искусственного интеллекта с точки зрения конструктивистской эпистемологии.

Предметом исследования является искусственный интеллект как элемент расширяющий человеку границы познания окружающей действительности и дающий возможность понять саму суть процесса конструирования происходящего в мозге; объектом исследования является проблема создания искусственного интеллекта, представленная в свете концепций философии радикального конструктивизма.

Методология исследования. В диссертации используются следующие философские методы:

— историко-философский анализ проблем искусственного интеллекта;

— сравнительный анализ различных позиций в философских учениях об искусственном интеллекте в классических и современных направлениях;

— системно-структурный, диалектический подход к осмыслению проблемы искусственного интеллекта;

— историко-философский и сравнительный анализы основных позиций и направлений в конструктивистской эпистемологии;

— интерпретирующий синтез различных подходов в конструктивистской эпистемологии;

— экстраполяция философских позиций конструктивистской эпистемологии на проблему искусственного интеллекта.

Научная новизна исследования:

— искусственный интеллект определен как исследовательская область эпистемологии философии науки и техники, которая изучает соотношение искусственного интеллекта и естественного, место и роль искусственного интеллекта в познании;

— выявлено логико-эпистемологическое основание искусственного интеллекта, критерии которого сводятся к первостепенной роли мыслительных операций;

— предложено комплексное понимание человеческого мозга как сложной, развивающейся, динамической, процессуальной системы, а также принципов отображения и переработки получаемой

человеком информации из окружающей его реальной действительности на основании нового направления в теории познания — радикального конструктивизма;

— рассмотрены процессы конструирования реальной действительности в сознании человека;

— осуществлен анализ проблемы искусственного интеллекта с позиций нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота.

Практическая ценность полученных результатов определяется актуальностью разработки современных проблем искусственного интеллекта, их философского осмысления, места и роли в различных сферах познания и деятельности. Полученные результаты исследования могут быть использованы в постановке и анализе основных проблем курса философии в разделе «эпистемология».

Апробация результатов исследования.

Основные положения диссертации обсуждены на методологических семинарах на кафедре философии ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет»; на Межрегиональной конференции молодых ученых (ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет», январь 2005 г.); на студенческих научных конференциях (ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет», апрель 2005 г., апрель 2006 г.); на конференции «Машины. Люди. Ценности» (Курганский государственный университет, март 2006 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложения и библиографии.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, характеризуется степень ее разработанности, цели, задачи и методология исследования, раскрывается научная новизна и оценивается научно-практическая значимость полученных автором результатов.

Первая глава диссертации «Историко-философские ретроспективы проблемы искусственного интеллекта» посвящена предыстории, а затем и истории создания искусственного интеллекта, философскому анализу его проблемной области, формированию основных целей создания систем искусственного интеллекта и спектром возможностей, которыми они обладают.

В первом параграфе «Проблема искусственного языка в истории философии и науки» показано, что предыстория искусственного интеллекта начинается еще со времен античности, когда была выделена формальная сторона естественного языка — логика. Выделение формы языка привело к созданию формализованных языков, источником которых большей частью явилась математика. Такие языки, в отличие от обычных разговорных, называют «искусственными», то есть они обладают теми свойствами, которые очень ценны для развития науки.

Античность — это первый шаг по направлению к выделению «искусственного» языка. Некоторые дальнейшие шаги, такие, как использование диаграмм были сделаны средневековыми схоластическими мыслителями, которые развивали античную логическую традицию. Но основной недостаток логики заключался в том, что у нее не было своей символики, поэтому ее душила тяжеловесность естественного языка.

Далее ученым раннего средневековья Раймундом Луллием была изобретена первая логическая машина, которая могла оперировать научными понятиями и производить их различные сочетания. Потом французский математик, физик и философ Б лез Паскаль в 1642 году изобрел первую вычислительную машину, которая была способна вычислять без человека. Его вычислительную машину усовершенствовал в 1670 году Готфрид Вильгельм Лейбниц, немецкий математик и философ, который создал арифмометр, способный выполнять все четыре арифметических действия.

В1812 году декан кафедры математики Кембриджского университета Чарлз Бэббиджизобрел «аналитическую машину», которая была способна выполнять не только простые арифметические действия, но и запоминать начальные, промежуточные и конечные результаты и в случае необходимости повторять цикл вычислений. Затем в 1869 году английский ученый Уильям Стенли Джевонс строит новую логическую машину, названную им «логическое пианино» , основанную на более детально разработанной формализованной логике, чем логические исчисления Лейбница.

Дальнейшее развитие искусственного языка было связано с ло-гизацией математики. Работы нового поколения ученых, таких как К. Гёдель, А. Чёрч, Ж. Эрбран, С. К. Клини, А. М. Тьюринг, А. Тар-ский, Я. Лукасевич и др. послужили толчком к дальнейшему развитию искусственного языка. Это стало немаловажной предпосыл-

кой к тому, что в середине XX века в научно-исследовательской среде заговорили о возможности построения машин, наделенных искусственным интеллектом.

Во втором параграфе «История создания искусственного интеллекта» говорится непосредственно о самой истории создания искусственного интеллекта, которая началась с 50-х годов XX века. Историю исследований в области искусственного интеллекта можно разделить на четыре периода: классический, романтический, период модернизма и период постмодернизма.

Классический период в исследованиях по искусственному интеллекту связан с появлением компьютеров и первых опытов по их применению. В 1956 году американский исследователь Джордж Маккарти вводит термин «искусственный интеллект», который имеет два значения. Во-первых, под искусственным интеллектом понимается теория создания программных и аппаратных средств, способных осуществлять интеллектуальную деятельность, сопоставимую с интеллектуальной деятельностью человека; во-вторых, сами программные аппаратные средства, а также выполняемая с их помощью деятельность.

Период от середины 60-х до середины 70-х годов XX века называют романтическим в истории искусственного интеллекта. В это время исследователей интересовали в основном проблемы машинного «понимания», то есть способности воспринимать естественный язык человека, в частности вести осмысленный диалог. Эти попытки были встречены философами с определенным скепсисом. Философы сомневались в том, что по отношению к компьютерной программе вообще можно употреблять слово «понимание». В этот период наблюдались жесткие расхождения мнений техников и философов: техники выступали за возможность создания в будущем искусственного интеллекта, а философы, напротив, считали, что это не возможно.

Период модернизма включает период середины 70-х до конца 80-х годов XX века. Он характеризуется значительным прогрессом в области экспертных систем, периодом «зимней спячки» в области «чистого» искусственного интеллекта, интерес к которому появился с возникновением Интернета.

Период постмодернизма в истории создания искусственного интеллекта относится к началу 90-х годов, и продолжается, включительно, по наши дни. Все происходящее в этот период определяется

развитием Интернета, в частности интеллектуальных агентов и советчиков, облегчающих и упрощающих извлечение информации при работе со средствами электронной коммерции. Именно в этот период произошло слияние мнений техников и философов по поводу возможности создания в будущем искусственного интеллекта. Если в начале 70-х годов XX века философы скептически относились к возможности создания искусственного интеллекта и не разделяли мнения техников по этому поводу, то в начале 90-х годов XX века, и в особенности в наши дни они уже не отрицают такой возможности.

Третий параграф «Проблемы в создании искусственного интеллекта и его возможности» затрагивает главный проблемный вопрос в области исследований по искусственному интеллекту. Он заключается в том, что для многих задач четкие правила решения отсутствуют, поэтому человеческий разум в настоящее время не обладает полным и исчерпывающим самопознанием. Это в полной мере касается всех сфер мыслительной деятельности человека — как логического мышления, так и эмоциональной сферы. Мы не знаем, каким образом зрительные и звуковые образы функционируют в нашем сознании. Человек, ведя умственную деятельность и принимая соответствующие решения, не сознает алгоритмы мозга при такой деятельности.

Основная цель создания искусственного интеллекта заключается в разработке модели рациональных действий человека на познавательном уровне. Следовательно, это дает возможность более глубоко понять и оценить естественный интеллект.

Возможности систем искусственного интеллекта достаточно широки. В настоящее время созданы огромные базы знаний и мощные экспертные системы, содержащие тысячи правил и способные решать некоторые задачи лучше, чем любой математик-человек. Существуют компьютерные системы, которые читают газетный шрифт человеческим голосом в режиме реального времени и выполняющие переводы технической литературы высокого качества.

Философский аспект искусственного интеллекта включает в себя методологические установки и эпистемологические следствия в области кибернетического моделирования интеллектуальных процессов и создания машин, которые бы осуществляли переработку информации, сходную с деятельностью человеческого разума.

Вторая глава диссертации «Искусственный интеллект и проблемы рационального познания» посвящена изучению роли систем ис-

кусственного интеллекта в познании как мыслительных механизмов человека, так познании окружающего мира в целом, а также возможности реализации творческих способностей человека на компьютерах.

Первый параграф «Изучение механизмов мышления при помощи искусственного интеллекта» отражает суть процесса мышления как одного из познавательных процессов и роли искусственного интеллекта в этом.

Мышление — это отображение человеком объективной реальности в процессе непосредственного контакта и взаимодействия с ней. Человеку присущи два мыслительных уровня: живое созерцание и абстрактное мышление. Абстрактное мышление — это процесс отражения окружающей действительности, в ходе которого человек формирует образы, выдвигает соответствующие цели, разрабатывает планы и в конечном итоге решает те или иные поставленные перед ним задачи.

Человеку, в основном, присущ второй тип мыслительного уровня — абстрактное мышление, то есть оперирование абстрактными образами. Абстрактный образ — это высший тип отображения, возникающий в результате отражения окружающей действительности. Любой абстрактный образ обладает рядом характерных признаков: субъективность, идеальность и предметная соотнесенность. Субъективность проявляется тогда, когда образ не существует ни в объективной реальности, ни во внутреннем мире субъекта (индивида). Идеальность — это когда нет того вещества предмета, в котором он отражен. Предметная соотнесенность — это, непосредственно, сама проекция образа, его интерпретация.

Роли языка и его взаимосвязи с человеческим мышлением посвящены работы таких известных философов, как Жан Пиаже, Людвиг Витгенштейн, Бенджамин Ли Уорф и др. Например, философ Бенджамин Ли Уорф выдвинул предположение о том, что в процессе познания человеком того мира, который его окружает, значительную роль играет его словарный запас, который в свою очередь и определяет возможность восприятия.

Существуют компьютерные программы, которые имитируют определенные системные виды умственной деятельности человека. Но основной недостаток таких программ заключается в том, что они не могут создать что-то новое в той области исследования, в которой они применяются и отыскать принципиально новые подходы

и методы конструирования. Эти программы могут повторить только то, что уже было создано ранее.

Одним из важнейших компонентов мышления человека является память. Память — это способность извлекать необходимую информацию из мозга для правильного применения полученных знаний и оценки происходящих событий. Мышление связано с созданием, передачей и преобразованием информации, а эти процессы могут происходить не только в мозгу человека, но и в других системах, например, компьютерных.

В основном, искусственный интеллект выполняет вспомогательную роль по отношению к естественному интеллекту. Он существенно облегчает человеку его умственный труд, беря на себя некоторые мыслительные операции. Так как искусственный интеллект создается по подобию человеческого, то исследование принципов его функционирования позволяет осознать суть мыслительных процессов, происходящих в человеческом мозге.

Во втором параграфе «Познание при помощи искусственного интеллекта» показано, что границы познавательной деятельности при помощи искусственного интеллекта достаточно широки. Они включают в себя ряд определенных проблем данной области, таких как автоматические методы решения задач, «понимания» и перевода языков, доказательства теорем, распознавания зрительных образов и речи, создание искусственных сетей и многое другое.

В сфере философского знания обычно выделяют два познавательных уровня: эмпирический и теоретический. Существуют два основных метода познания при помощи искусственного интеллекта: алгоритмический и вероятностный. Алгоритм — это такая совокупность действий, последовательность которых заранее определена. Он дает решение всех задач, к которым он применим и предполагает, что все объекты уже заранее определены.

Для решения неразрешимых задач в искусственном интеллекте применяются вероятностные методы. Они отличаются от алгоритмических тем, что очередной шаг определен не конкретно, а лишь с известной вероятностью. Вероятностные методы не дают такого достоверного результата как алгоритмические. Противопоставление этих методов — это результат абстракции, который не учитывает важных сторон познавательного процесса. Существуют детерминированный и недетерминированный алгоритмы. Детерминированный алгоритм — это алгоритм, последовательность дей-

ствий в котором четко определена. Недетерминированный алгоритм — это алгоритм с элементами случайности. Реальной системой, реализующей четко детерминированный алгоритм, является человек. Человек использует этот алгоритм для решения задач некоторого класса. Но люди, как известно, ошибаются и поэтому результат, полученный с помощью этого алгоритма, будет не достоверным, а вероятностным. Компьютеры, работающие на основе детерминированных алгоритмов, также ошибаются. Поэтому, реально существующее описание детерминированного алгоритма содержит элемент случайности. Реально существующий познавательный процесс стирает различия между детерминированными и недетерминированными алгоритмами.

Познавательным возможностям при помощи искусственного интеллекта посвящены работы таких авторов, как И. Ю. Алексеева, А. Эндрю, М. Алекс, Э. В. Ильенков, А. В. Напалков, Л. Л. Праги-на, А. И. Берг, А. В. Тимофеев, Г. Л. Смолян и др.

Существует три особенности познавательной деятельности, которые присущи как человеку, так и компьютеру:

— любой процесс познания предполагает в своей исходной точке деятельность по формированию начальной структуры;

— далее следует соотнесение полученного сигнала (для человека в виде информации из внешнего мира, для компьютера — команды);

— вычленение исходной информации с объекта;

— постоянно идущий процесс проверки соответствия информации об объекте как на уровне первичной структуры, так и на уровне передачи информации, так и в виде «идеального образа» самому объекту.

Развитие компьютерной техники компенсировало человеку ограниченность его возможностей в ряде направлений. Создание систем искусственного интеллекта раздвинуло границы сложности, которые были доступны человеку, и сделало существенный вклад в осознание человеком внешнего и внутреннего мира.

В третьем параграфе «Искусственный интеллект и творчество» раскрыта суть понятия «творческая деятельность», рассмотрены основные этапы и методы ведения творческой деятельности, показана роль искусственного интеллекта в творчестве. Творчеству в искусственном интеллекте посвящены работы таких авторов как Д. А. Поспелов, А. Тьюринг, А. М. Вендров, А. И. Змитрович и др.

Творческий процесс изучается различными науками, такими как психология, педагогика, эпистемология, логика и кибернетика. Кибернетика рассматривает творчество в таких разделах, как эвристическое программирование и распознавание образов. У каждой из вышеперечисленных наук существует свои объекты исследования, свои позиции и методы разработки проблем активизации творческого поиска. Творческий процесс начинается с проблемы, которая предусматривает выбор пути ее решений. Творческие способности человека зависят от его индивидуальных способностей, интеллекта и уровня знаний. Они связаны, как правило, с его интересами.

В эпистемологии творческий процесс зависит от типов операций, характера содержания объектов, связи содержательного и операционного опыта. Эпистемология рассматривает структуры операций с учетом их исторического уровня познания. Они имеют общечеловеческий характер, а субъект, который решает ту или иную проблему рассматривается как познающий. Поэтому творчество рассматривается не как функция мозга или деятельность, зависящая от индивидуального опыта субъекта, а как познание мира субъектом, использующим те или иные фрагменты общечеловеческого опыта.

Немалую помощь в творчестве оказывают человеку системы искусственного интеллекта, которые играют важную роль в таких видах творчества как поисковая деятельность или выполнение рас-четно-графической работы. Любой инженер вынужден работать со справочной литературой, технологическими инструкциями, стандартами, патентными материалами и другой необходимой документацией. Информация, которая содержится в этих документах, систематизируется, переводится на машинный язык и закладывается в память компьютера. Поэтому эффективность использования информации в таких случаях заметно повышается.

Компьютер сам по себе изобрести ничего не может. Поиск технических решений заключается в том, что в память компьютера автоматически закладывается информация об известных технических решениях и прототипах в определенной области техники. Информация содержится в компьютере в виде многоуровневой таблицы. Вычислительная машина перебирает заложенную в ее память информацию и предлагает различные варианты решения проблемы. Завершение работы состоит в выборе какого-то конкретного технического решения. Но эту операцию производит уже, непос-

редственно, сам человек. Поэтому искусственный интеллект необходим человеку в решении им творческих задач. Он стимулирует естественный интеллект человека, во многом облегчает его умственный труд и берет на себя самую трудоемкую часть работы.

В третьей главе диссертации «Искусственный интеллект, в свете концепций конструктивистской эпистемологии» дан анализ конструктивистской эпистемологии как нового направления в теории познания. На основе рассмотренных концепций философов-конструктивистов показан принцип конструирования объективного мира в сознании человека; конструирование знаний об окружающем мире из получаемой человеком информации; конструирование целостной картины мира на основании приобретенных знаний. С точки зрения концепций конструктивистской эпистемологии в главе 3 рассмотрена проблема создания искусственного интеллекта.

В первом параграфе главы 3 «Концепции гуманитарного направления конструктивисткой эпистемологии» показана история возникновения радикального конструктивизма как философского направления и его проблемная область — природа получаемого человеком знания и то, как это знание соответствует окружающей действительности.

Природе знания посвящены концепции конструктивистской эпистемологии Эрнста фон Глазерфельда, который представляет гуманитарное направление радикального конструктивизма. Философская позиция Глазерфельда представлена как развитие идей, которые берут свое начало в Древней Греции. Глазерфельд основывается на высказываниях досократиков о зарождении и природе сомнений, которые, по его мнению, дают возможность рассматривать существующие знания как отображение идей некоей реальности еще на этапе возникновения философии как таковой.

В качестве предшественников конструктивистской эпистемологии Глазерфельд упоминает таких мыслителей древности, как Секст Эмпирик, Алкмеон, Пиррон, Гераклит и Платон. О Платоне он говорит как о первом философе, который поставил вопрос о соотношении объекта познания и его восприятия и попытался противопоставить скепсису пирронистов обоснование возможности истинного знания.

Основной эпистемологический тезис Глазерфельда заключается в том, что познающий субъект в ходе познания не извлекает позитивное знание (информацию) о вещах и явлениях из внешнего

мира, как они есть, а организует в ту или иную связную картину как негативный опыт от неудавшихся действий, который сам определяет как препятствия из внешней среды.

Глазерфельд считает, что любая форма познания не является результатом пассивного восприятия, а происходит в результате активности субъекта и подразумевает собой получение и переработку информации, которая ведет к построению знаний, то есть оперированию.

Во втором параграфе «Концепции кибернетического направления конструктивистской эпистемологии» тезис об операциональной природе знания получил дальнейшее развитие в концепциях Хайнца фон Фёрстера, который, в свою очередь представляет кибернетическое направление радикального конструктивизма.

В своих научных трудах Хайнц фон Фёрстер затрагивает вопросы познания и конструирования той действительности, которая нас окружает. Основной идеей Фёрстера является идея о неделимости и взаимосвязи человека с окружающим его миром и осмыслении реальной действительности, которая является конструкцией нашего сознания, нашим собственным порождением и изобретением. Затем наша конструкция делится на внутреннее и внешнее и перемещается в зону нашей ответственности так, что показывается полная несостоятельность этого разделения. Фёрстер утверждает, что тот мир, в котором мы живем и который мы воспринимаем сознанием, является нашим изобретением.

В третьем параграфе « Теория аутопоэзаМатураны-Варелы» философия радикального конструктивизма получила дальнейшее развитие в трудах Умберто Матураны и Франциска Варелы. В своем учении об аутопоэтических системах они раскрывают механизмы взаимодействия живых организмов с окружающей средой. Главное свойство всех аутопоэтических систем, которые существуют в мире, является целостность. Целостность — это свойство аутопоэ-тической системы, направленное на поддержание всей ее структуры на определенном уровне. Поддержание целостности системы является необходимым условием ее дальнейшего существования и функционирования. Аутопоэтическая система, взаимодействуя с окружающей ее средой, оказывает на нее непосредственное воздействие. В результате этого равновесие смещается от своих оптимальных значений. Такое смещение называется возмущением. Далее это смещение компенсируется и аутопоэтическая система восстанавливает свою первоначальную целостность.

Итак, основным свойством человеческого мозга является конструирование, которое согласно рассмотренным выше концепциям философов-конструктивистов Глазерфельда, Фёрстера, Матура-ны и Варелы является также основой всех познавательных процессов, происходящих в сознании человека.

В четвертом параграфе «Проблема искусственного интеллекта с позиций нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота» показано, что в качестве методологического принципа, который мог бы помочь в решении проблемы создания искусственного интеллекта, можно рассматривать нейрокибернетический конструктивизм Герхарда Рота, в котором используются подходы современной нейробиологии, когнитивной психологии и философии.

Основной исследовательской областью нейробиологического конструктивизма Рота является человеческий мозг. Автор выдвигает тезисы, суть которых сводится к тому, что конструктивистская эпистемология является следствием конструктивных особенностей нашего мозга. Человеческий мозг не может самостоятельно отражать окружающий его мир. Для того чтобы живой организм смог выжить и приспособиться к той действительности, которая его окружает, мозг должен обладать определенными конструктивными особенностями. Мозг — это структурированный орган, система, которая параллельно сосуществует с сознанием и конструирует окружающую действительность, одновременно являясь ее частью.

Герхард Рот акцентирует внимание на организации и работе человеческого мозга как целостной системы не только на физиологическом уровне, а также и ментальном. Физиологический уровень включает в себя принципы функционирования отдельных нейронов и их соединений, а ментальный — сами акты восприятия информации из окружающего мира и процесс конструирования окружающей действительности в целом. Автор на основе нейрональ-ных механизмов мозга раскрывает процессы, лежащие в основе конструктивистской активности мозга, которые делают возможной такую активность.

Искусственный интеллект тоже является конструкцией человеческого мозга. Он создается человеком по своему подобию, поэтому можно сказать, что искусственный интеллект, в свою очередь, также обладает способностью к конструированию, то есть конструктивными особенностями. Отличительный момент здесь состо-

ит в том, что естественный мозг сам по себе конструирует, а искусственный мозг управляем естественным, поэтому действует не самостоятельно.

В заключении формулируются основные выводы диссертационного исследования и подводятся итоги проделанной работы.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

1. НикитинА. Е. Изучение механизмов мышления при помощи искусственного интеллекта // Сборник трудов молодых ученых: раздел II. Философия. История / Отв. за выпуск В. В. Заболтина. — Череповец: ГОУ ВПО «ЧГУ», 2005. — С. 22-23 (0,1 п.л.).

2. Никитин А. Е. Познание при помощи искусственного интеллекта //Философия в XXI веке: международный сборник научных трудов / Под общ. ред. проф. О. И. Кирикова. — Выпуск 13. — Воронеж: ГОУ ВПО «ВГПУ», 2007. — С. 117-122 (0,5 п.л.).

3. Никитин А. Е. Искусственный интеллект в истории философии // XX век в истории России: актуальные проблемы: международный сборник научных трудов / Отв. за вып. Л. В. Радина. — Пенза: РИОПГСХА, 2007. — С. 115-117 (0,2 п.л.).

4. Никитин А. Е. Искусственный интеллект и творчество // 2007 — год русского языка. Философия и филология русского классического текста: международный сборник научных трудов / Отв. за вып. Л. В. Радина. — Пенза: РИО ПГСХА, 2007. — С. 98-100 (0,2 п.л.).

5. НикитинА. Е. Искусственный интеллект, в свете концепций Хайнца фон Фёрстера // Вестник Поморского университета: Серия «Гуманитарные и социальные науки». Вып. 6/2007. — С. 63-66.

Формат 60х841/16. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1. Тираж 100 экз.

Заказ №

ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет» 162600, г. Череповец, пр. Луначарского, 5.

Отпечатано в УПС РИО ГОУ ВПО «Череповецкий государственный университет» 162600, г. Череповец, пр. Луначарского, 5.

Оглавление научной работы автор диссертации — кандидата философских наук Никитин, Алексей Евгеньевич

Глава 1. ИСТОРИКО-ФИЛОСОФСКИЕ РЕТРОСПЕКТИВЫ ПРОБЛЕМЫ

ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА.

§1.1. Проблема искусственного языка в истории философии и науки.

§ 1.2. История создания искусственного интеллекта.

§1.3. Проблемы в создании искусственного интеллекта и его возможности.

ВЫВОДЫ к главе 1.

Глава 2. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ПРОБЛЕМЫ РАЦИОНАЛЬНОГО ПОЗНАНИЯ.

§2.1. Изучение механизмов мышления при помощи искусственного интеллекта.

§ 2.2. Познание при помощи искусственного интеллекта.

§ 2.3 Искусственный интеллект и творчество.

ВЫВОДЫ к главе 2.

Глава 3. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СВЕТЕ КОНЦЕПЦИЙ КОНСТРУКТИВИСТСКОЙ ЭПИСТЕМОЛОГИИ.

§3.1. Концепции гуманитарного направления конструктивисткой эпистемологии.

§3.2. Концепции кибернетического направления конструктивистской эпистемологии.

§ 3.3. Теория аутопоэза Матураны-Варелы.

§3.4. Проблема искусственного интеллекта с позиций нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота.

ВЫВОДЫ к главе 3.:.

Введение диссертации2007 год, автореферат по философии, Никитин, Алексей Евгеньевич

Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена тем, что современная познавательная ситуация сегодня достаточно широка и многогранна и требует детального переосмысления ее сути и того, какую роль в этом процессе играют системы искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - это совокупность средств программного обеспечения, которые по своему принципу действия сходны с интеллектом человека, существенно облегчают его умственный труд, помогают в решении различного рода задач и расширяют границы познания.

Сегодня следует по-новому взглянуть на сущность процесса познания человеком окружающей его действительности. Немаловажную роль в этом процессе играет искусственный интеллект. Необходимо оценить то, какую пользу и помощь может он оказать человеку в познании им окружающего мира. В данной работе изучаются механизмы мышления человека, познавательные и творческие способности систем искусственного интеллекта. В изучении • механизмов мышления искусственный интеллект выступает в качестве теоретической модели и сравнивается с естественным (человеческим) интеллектом. Результаты сравнения осмысливаются на основании нового философского направления - конструктивистской эпистемологии.

Рабочая гипотеза:

Искусственный интеллект - это самостоятельная область научных исследований, которая сформировалась в результате достижений в математике и логике. Искусственный интеллект является предметом исследований не только технических наук, но и гуманитарных, таких как философия. Он имеет свою собственную историю создания, которая включает несколько периодов и свои базовые понятия.

Предметом исследования является искусственный интеллект как элемент, расширяющий человеку границы познания окружающей действительности и дающий возможность понять саму суть процесса конструирования, происходящего в мозге; объектом исследования является проблема создания искусственного интеллекта, представленная в свете концепций философии радикального конструктивизма.

Степень разработанности проблемы. Искусственный интеллект в разное время исследовали многие отечественные и зарубежные авторы такие как И.Ю. Алексеева, A.M. Анисов, М.М. Ботвинник, С.С. Гусев, Р. Богатырев, A.M. Вендров, Р. Бенерджи, Н. Винер, X. Дрейфус, Д.А. Поспелов, Б.Ф. Сергеев, JI.A. Растригин, Г. Осипов, А.В. Тимофеев, А.И. Змитрович, В.А. Лефевр, С.М. Шалютин, Ю.А. Шрейдер, А. Эндрю, М. Алекс и др.

Исследованиями в области искусственного интеллекта в настоящее время занимается Российская ассоциация искусственного интеллекта во главе с д.ф.-м.н., профессором Геннадием Осиповым. Искусственный интеллект - это широкая область научных исследований, которая включает в себя комплекс компьютерных наук, на основе которых создаются информационные технологии.

На сегодняшний день исследования в области искусственного интеллекта ведутся по следующим направлениям: представление знаний, которое включает в себя «онтологии порталов знаний», содержащие описание структуры и типологии информационных ресурсов сети Интернет, а также моделирование рассуждений, приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез, интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, многоагентные системы, динамические интеллектуальные системы и планирование и т.д.

Наиболее сформировавшимся направлением в области исследований по искусственному интеллекту в последнее время, по мнению Геннадия

Осипова, является представление знаний. Представление знаний включает в себя разработку формальных языков и программных средств для отображения и описания когнитивных структур, систематизацию тематического поиска в Интернете. Представлениями знаний сегодня занимаются дисциплины не только такие как логика пространства и времени и дескриптивная логика, но и философские дисциплины: онтология и конструктивисткая эпистемология, которая, в частности и занимается исследованиями природы получаемого человеком знания и изучением когнитивных структур. Пространственная логика занимается описанием конфигураций пространственных областей и объектов в пространстве и изучает пространственные отношения. Дескриптивная логика объясняет построение компоненты базы знаний. Онтологические исследования включают разработку способов концептуализации знаний и методологических соображений о разработке инструментальных средств для анализа знаний и поиска информации во всемирной сети Интернет.

Рассуждения о пространстве сейчас являются пусть не самой новой, но в достаточной степени популярной и бурно развивающейся областью исследований по искусственному интеллекту. Исследований в этом направлении носят не только научный, но и философский характер, так как концепций пространства и времени в философии существует не мало. Это научно-философское направление включает в себя работы по созданию мобильных автономных устройств, анализ изображений и синтез текстовых описаний по изображениям.

Одним из наиболее перспективных подходов в исследованиях по искусственному интеллекту является применение технологии интеллектуальных агентов и автоматизированных средств управления крупными и сложными системами (такими как телекоммуникационные системы, системы управления войсками, транспортом, сетями, распределенный поиск информации). Это направление в будущем может исчезнуть как отдельная научная дисциплина.

Не менее важным и перспективным направлением в искусственном интеллекте, по мнению Геннадия Осипова можно также считать задачи автоматического планирования поведения. К области применения методов автоматического планирования относятся различные автономные устройства с целенаправленным поведением, включая бытовую технику и беспилотные космические корабли для исследования глубокого космоса [65].

Проблемами создания искусственного интеллекта в России занимались также такие исследователи как Б.Ф. Сергеев и JI.A. Растригин. По поводу создания искусственного интеллекта они считают, что при его построении можно применить известные принципы эволюции. Основными принципами теории эволюции являются наследственность, изменчивость и отбор. Если эти принципы перенести на системы искусственного интеллекта, то становится очевидным, что аналогом принципа наследственности является память. В процессе эволюции что-то сохраняется и передается от поколения к поколению. То же самое происходит и в системах искусственного интеллекта, которые по принципу действия сходны с мозгом человека. В них тоже что-то сохраняется от ситуации к ситуации. Мозг человека предполагает наличие механизмов, которые способны отличить выгодные с точки зрения организма реакции от невыгодных. Этой способностью отбора обладают также и системы искусственного интеллекта. Порождение новых реакций для некоторой ситуации в искусственном интеллекте по аналогии соответствует принципу изменчивости. Принципы изменчивости и отбора в совокупности образуют поисковый механизм. При построении систем искусственного интеллекта проблеме поиска уделяется большое внимание. Но некоторые исследователи в области искусственного интеллекта, такие как Брукс, не акцентируют внимание на данном аспекте функционирования интеллекта. В научных исследованиях Брукса модуль поиска не выделяется из других модулей.

Интеллект - эхо самооптимизирующийся механизм поиска. Дальнейшее совершенствование поискового механизма приводит к конструированию модели мира. Можно сказать, что поиск в определенной мере можно отнести к процессу конструирования модели. Работа интеллекта является толчком к развитию механизмов любой системы [4].

Известный исследователь искусственного интеллекта академик Д.А. Поспелов считает, что в настоящее время развитие искусственного интеллекта определяется тремя парадигмами. Первая парадигма связана с архитектурными решениями на основе параллельных и асинхронно протекающих процессов, которые перемещаются по структуре взаимосвязанных однотипных компьютеров. Одной из основных проблем искусственного интеллекта на сегодняшний день является создание теории таких процессов. Вторая парадигма искусственного интеллекта - это когнитивная компьютерная графика. Когнитивная компьютерная графика достаточно эффективно, воздействует на интуитивное образное мышление исследователя. Ее функция состоит в наглядном изображении внутреннего содержания предмета. В частном случае таким внутренним содержанием предмете может быть любое абстрактное понятие, теория или гипотеза. Третья парадигма искусственного интеллекта заключается в разработке гибридных интеллектуальных систем, которые бы обеспечили пользователю комфортное взаимодействие с пакетами прикладных программ и сделали доступной многогранную область вычислительной математики.

В настоящее время технические возможности современных компьютеров постоянно * увеличиваются, что, по мнению Д.А. Поспелова, во многом обеспечивает актуализацию вышеприведенных парадигм. Поспелов считает, что «узким» местом искусственного интеллекта была и до настоящего времени осталась не решенной проблема получения и манипулирования знаниями, которые составляют основу любой интеллектуальной системы. Эта проблема имеет глубокие корни и затрагивает практически все известные аспекты искусственного интеллекта [70].

Природой знания, его достоверностью и соответствию объективной реальности занимается конструктивистская эпистемология - отрасль философского знания, сформировавшаяся на рубеже 70-х - 80-х годов XX века и объединяющая философию с такими науками как психология, кибернетика и нейробиология. Конструктивисткая эпистемология - это междисциплинарный ди$курс, который включает в себя огромное количество концепций, теорий и учений из различных областей научного и философского знания.

Степень разработок в области конструктивистской эпистемологии включает в себя ряд авторов, концепции которых, собственно говоря, и привели к формированию радикального конструктивизма как отдельной отрасли философского знания, так и авторов, теории и идеи которых не вошли в конструктивистский дискурс либо из-за времени их появления, либо из-за того, что относятся к другим дискурсам.

К основной групг. г изданий относятся работы таких авторов как П. Ватцлавик, Э. фон Глазерфельд, X. фон Фёрстер, У. Матурана, Ф. Варела, С. Шмидт, Г. Рот, Н. Луманн, Г. Руш, П. Яниш, X. Швеглер, Э. Кнодт и другие. В этих сборниках отражены основные идеи конструктивистской эпистемологии и они регулярно переиздаются.

Издания, идеи которых также оказали немалое влияние на становление радикального конструктивизма, но не вошли в него из-за того, что относятся к другим дискурсам, включают работы следующих авторов: О. Брейдбах, П. Шустер, В. Томпсон, Ф. Бенселер, М. Зелени, Д. Ричарде, X. Ульрих и др. Идеи этих авторов' значительно обогатили конструктивистскую эпистемологию и расширили ее теоретическую базу и вполне могут быть отнесены к конструктивистскому дискурсу. 3. Шмидт обозначает радикальный конструктивизм как «чрезвычайно динамичный междисциплинарный контекст» [237].

В радикальном конструктивизме сочетаются два утверждения -конструирование знания и конструирование реальности. Поэтому в свете некоторых теорий и концепций радикального конструктивизма в диссертационном исследовании рассмотрена проблема создания искусственного интеллекта.

По поводу природы знания, его соответствию реальной действительности, существовало немало противоречивых позиций еще в истории философии. Эрнст фон Глазерфельд анализирует эти позиции, начиная с древнегреческих мыслителей, таких как Ксенофан, Протагор, Пиррон и заканчивая1 Пирсом, Дьюи, Бриджменом, Витгенштейном, Файхингером, Юэкскюлем, Кёлером, Соссюром, Чеккато, Пиаже. Глазерфельд оценивает позиции всех исследователей данной области и особо акцентирует внимание на позиции об операциональной природе знания одного из британских эмпиристов Джанбаттиста Вико, которого называет «первым конструктивистом».

Конструктивистская эпистемология включает в себя два относительно независимых друг от друга направления - философский конструктивизм и концептуальный конструктивизм. Философский конструктивизм рассматривается как полноправное направление в современной эпистемологии и включает в себя ряд общефилософских выводов. Концептуальный конструктивизм имеет более расширенные научные границы и включает в себя концепции из различных дисциплин, не связанные напрямую с радикальным конструктивизмом.

Следует отметить, что все авторы-конструктивисты своим концепциям дают философские обобщения. Например, конструктивист 3. Шмидт в своих работах много внимания уделяет вопросам, которые касаются традиционной философии. Общим вопросам эпистемологии посвящены исследования таких авторов как П. Ватцлавик, X. фон Фёрстер, У. Матурана, Г. Рот, Н. Луманн, Г. Руш.

Необходимо также отметить непосредственную связь конструктивистской эпистемологии с теорией самоорганизации. Теория самоорганизации включает в себя выводы, которые носят онтологический характер, то есть вывода^ затрагивающие вопросы бытия. Эти выводы могут вполне дополнить и расширить теоретическую базу концептуального конструктивизма. Поэтому наряду с теориями самоорганизации И. Пригожина, Г. Хакена, М. Эйгена, С. Холлинга, Е. Лоренца упоминаются имена Фёрстера, Матураны и Варелы. В настоящее время теория самоорганизации является одним из главных поставщиков информации для разного рода междисциплинарных дискурсов, в том числе дополняет конструктивистский дискурс и онтологические теории новейшей философии. Некоторые из концепций радикального конструктивизма и теории самоорганизации являются принципиально общими.

Конструктивистская эпистемология связана также с некоторыми областями гуманитарного знания, например с социологией. В некоторых гуманитарных науках, например в педагогике и герменевтике, уже довольно давно существуют конструктивистские подходы. В социологии конструктивизм тоже успешно нашел свое применение и, можно сказать, что оба эти направления довольно успешно взаимно обогащают друг друга. Гуманитарный материал очень обогащает конструктивистский дискурс, поэтому в любом сборнике по конструктивистской эпистемологии всегда присутствуют статьи на различные гуманитарные темы.

Одной из наиболее ярких авторских работ по социологии, которые построены на теоретической базе конструктивистской эпистемологии, является книга социолога Никласа Луманна «Социальные системы». Имя Н. Луманна всегда упоминается наряду с такими известными конструктивистами как Фёрстер, Глазерфельд, Матурана и Варела. Книга «Социальные системы» Луманна богата выводами общефилософского характера и является большим вкладом в конструктивистскую эпистемологию.

В общих чертах конструктивистская эпистемология носит достаточно разнообразный характер, затрагивающий как гуманитарное так и техническое направления. Единого сборника, в котором бы были изложены все конструктивистские концепции, не существует, так как эти концепции в достаточной степени разносторонние.

Основными концепциями, которые используются в диссертационном исследовании, являются концепции радикального конструктивизма Эрнста фон Глазерфельда, Хайнца фон Фёрстера, теории аутопоэза Матураны-Варелы и нейробиологического конструктивизма Герхарда Рота. В свете вышеперечисленных концепций рассмотрен искусственный интеллект и выявлены его логико-гносеологические аспекты. В наибольшей степени к проблеме создания искусственного интеллекта подходят идеи нейробиологического конструктивизма Герхарда Рота, в центре научных интересов которого стоит человеческий мозг и его способность отражать окружающую нас реальную действительность. Идеи Рота раскрывают суть механизмов конструирования, которые происходят в мозге человека. Искусственный интеллект должен ' создаваться по принципу функционирования человеческого мозга, и если эти два направления (научно-техническое и философское) когда-нибудь объединятся в одно исследовательское русло, и будут дополнять друг друга, то, может быть, в будущем это даст неплохой результат в решении проблемы искусственного интеллекта.

Цель исследования: выявить логико-гносеологические аспекты искусственного интеллекта с точки зрения конструктивистской эпистемологии.

Задачи исследования: провести логико-гносеологический анализ искусственного интеллекта;

- выявить конструктивистский аспект в истории становления представлений об искусственном интеллекте;

- рассмотреть искусственный интеллект с позиций конструктивистской эпистемологии;

- выявить новые аспекты в проблеме искусственного интеллекта с точки зрения конструктивистской эпистемологии.

Методология исследования. В диссертации используются следующие философские методы:

- историко-философский анализ проблем искусственного интеллекта;

- сравнительный анализ различных позиций в философских учениях об искусственном интеллекте в классических и современных направлениях;

- системно-структурный, диалектический подход к осмыслению проблемы искусственного интеллекта;

- историко-философский и сравнительный анализы основных позиций и направлений в конструктивистской эпистемологии; интерпретирующий синтез различных подходов в конструктивистской эпистемологии; экстраполяция философских позиций конструктивистской эпистемологии на проблему искусственного интеллекта.

Научная новизна исследования:

- искусственный интеллект определен как исследовательская область эпистемологии философии науки и техники, которая изучает соотношение искусственного интеллекта и естественного, место и роль искусственного интеллекта в познании;

- выявлено логико-эпистемологическое основание искусственного интеллекта, критерии которого сводятся к первостепенной роли мыслительных операций;

- предложено комплексное понимание человеческого мозга как сложной, развивающейся, динамической, процессуальной системы, а также принципов отображения и переработки получаемой человеком информации из окружающей его реальной действительности на основании нового направления в теории познания - радикального конструктивизма;

- рассмотрены процессы конструирования реальной действительности в сознании человека;

- осуществлен анализ проблемы искусственного интеллекта с позиций нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота. t

Теоретическая и практическая ценность полученных результатов определяется актуальностью разработки современных проблем искусственного интеллекта, их философского осмысления, места и роли в различных сферах познания и деятельности. Полученные результаты исследования могут быть использованы в постановке и анализе основных проблем курса философии в разделе «эпистемология».

Апробация результатов исследования.

Основные положения диссертации обсуждены на методологических семинарах на кафедре философии Череповецкого государственного университета; на Межрегиональной конференции молодых ученых (Череповецкий государственный университет, январь 2005г.); на студенческих научных конференциях (Череповецкий государственный университет, апрель 2005г., апрель 2006г.); на конференции "Машины. Люди. Ценности" (Курганский государственный университет, март 2006г.), а также публикациях по данной теме:

1. Никитин А.Е. Изучение механизмов мышления при помощи искусственного интеллекта // Сборник трудов молодых ученых: раздел II. Философия. История / Отв. за выпуск В.В. Заболтана. - Череповец: ГОУ ВПО ЧТУ, 2005.-с. 22-23.

2. Никитин А.Е. Познание при помощи искусственного интеллекта // Философия в XXI веке: международный сборник научных трудов / под общей ред. проф. О.И. Кирикова. - Выпуск 13. - Воронеж: ВГПУ, 2007. - с. 117-122.

3. Никитин А.Е. Искусственный интеллект в истории философии // XX век в истории России: актуальные проблемы: международный сборник научных трудов / Отв. за выпуск Л.В. Радина. - Пенза: РИО ПГСХА, 2007. - с. 115-117.

4. Никитин А.Е. Искусственный интеллект и творчество // 2007- год русского языка. Философия и филология русского классического текста: международный сборник научных трудов / Отв. за выпуск Л.В. Радина. -Пенза: РИО ПГСХА, 2007. - с. 98-100.

5. Никитин А.Е. Искусственный интеллект, в свете концепций Хайнца фон Фёрстера // Вестник Поморского университета: Серия «Гуманитарные и социальные науки» Вып. 6/ 2007. - с. 63 - 66.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложения и библиографии.

Заключение научной работыдиссертация на тему "Эпистемология искусственного интеллекта"

ВЫВОДЫ к главе 3.

Конструктивистская эпистемология или радикальный конструктивизм - это философское направление, включающее в себя ряд выводов, касающихся природы знания и конструирования реальности в процессе познания человеком окружающей его действительности. Процесс познания человеком окружающей его действительности, с позиций конструктивистской эпистемологии, представляет собой конструирование посредством нашего сознания всех предметов и объектов, которые находятся в окружающем нас мире. Основной идеей конструктивистской эпистемологии является идея кругообразности, так как она, как любая теория познания, одновременно является теорией и моделью о самой себе.

Вся действительность, окружающая нас, является конструкцией нашего мозга, который одновременно является частью ее самой. Такая действительность называется реальной. В компьютерных технологиях, которые относятся к системам искусственного интеллекта, виртуальная реальность конструируется с помощью компьютера, который в данном случае выступает в качестве искусственного мозга, одновременно являясь как частью искусственно созданной им действительности, так и той реальной действительности, в которой он в данный момент находится относительно человека, работающего на нем и в которой находится, непосредственно, и сам человек, как и все остальные предметы и объекты, окружающие его. Так как искусственный интеллект в чистом виде должен представлять собой систему, которая по своему принципу действия и структуре очень сходна с мозгом человека, то многие принципы и критерии конструктивистской эпистемологии можно соотнести также и к нему.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В ходе представленного диссертационного исследования была предпринята попытка философского осмысления проблем создания искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - это совокупность средств программного обеспечения, которые по своему принципу действия сходны интеллектом человека, существенно облегчают его умственный труд, помогают в решении различного рода задач и расширяют границы познания окружающего мира.

В результате проведенной работы были сделаны следующие выводы:

1. Искусственный интеллект - это система, которая имеет много сходных особенностей с человеческим мозгом. Человек конструирует системы искусственного интеллекта при помощи естественного интеллекта.

2. Искусственный интеллект помогает человеку в познании самого себя (своего внутреннего мира), и того мира, в котором он живет (внешнего мира).

3. Искусственный интеллект дает возможность более глубоко понять и оценить естественный интеллект, которым человек обладает, и разработать модель своих собственных действий на некотором уровне.

4. Искусственный интеллект существенно облегчает умственный труд человека, беря на себя трудоемкую часть его работы, и помогает в решении стоящих перед ним задач.

5. Возможности искусственного интеллекта в достаточной степени широки. Искусственный и естественный интеллект дополняют друг друга. Например, такие недостатки естественного интеллекта, как медлительность дополняются быстротой действия систем искусственного интеллекта и, наоборот, искусственней интеллект, обладая малой способностью к креативности (созиданию), дополнен креативностью естественного интеллекта.

V 138

6. Познание при помощи систем искусственного интеллекта осуществляется путем взаимодействия и обмена информацией между человеком и компьютером, в системе «искусственный и - естественный интеллекты».

7. С позиций конструктивистской эпистемологии Эрнста фон Глазерфельда и Хайнца фон Фёрстера в системах искусственного интеллекта реальность конструируется с помощью компьютера, который в данном случае выступает в качестве искусственного мозга. Компьютер одновременно является как частью искусственно созданной им действительности, так и той реальной действительности, в которой он в данный момент находится относительно человека, работающего на нем и в которой находится, непосредственно, и сам человек, как и все остальные объекты, окружающие его.

8. С позиций теории аутопоэза Матураны-Варелы системы искусственного интеллекта в определенной мере можно отнести к аутопоэтическим (самостоятельным) системам, которые действуют по когнитивному (замкнутому) циклу.

-1

9. С точки зрения концепций нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота человеческий мозг - это сложная система, которая обладает рядом ярко выраженных конструктивных особенностей. Мозг сам по себе не может отражать окружающей его действительности, поэтому он существует параллельно с сознанием и конструирует ту действительность, в которой сам непосредственно находится, одновременно являясь ее составной частью. Искусственный интеллект - это искусственный мозг, который является конструкцией человеческого мозга и имеет с ним много сходных черт, поэтому системы искусственного интеллекта должны сами обладать непосредственной способностью к конструированию.

Философское осмысление проблем создания искусственного интеллекта является одним из важных аспектов на современном этапе развития философии науки и техники.

Проблема создания искусственного интеллекта остается в настоящее время до конца не разрешенной. Несмотря на то, что искусственный интеллект является предметом исследования многих областей научного знания, таких как информатика, кибернетика, нейробиология, робототехника и результатов, которых достигли исследователи, все же нельзя сказать, что он на сегодняшний день 5 уже создан. Ведь, фактически, искусственный интеллект - это мозг, сконструированный искусственно, который по принципу действия и оперативности должен быть максимально приближен к человеческому мозгу.

Для того чтобы достигнуть такого результата, необходимо досконально изучить человеческий мозг, его механизмы, то, как они взаимосвязаны и взаимодействуют, все процессы, происходящие в нем, принципы действия и восприятия информационного потока из окружающего мира, познавательные возможности. Человеческий мозг в настоящее время на должном уровне не изучен, поэтому разработаны и существуют лишь отдельные элементы искусственного интеллекта.

Следует отметить, что в настоящее время, безусловно, сделаны определенные шаги к воплощению познавательных характеристик мышления человека в системах искусственного интеллекта, но не достаточно для того, чтобы искусственный интеллект приблизился к естественному интеллекту. Искусственный интеллект будет максимально приближен к естественному интеллекту в том случае, когда мыслительные характеристики человека и машины будут достаточно приближены друг к другу. Для этого необходимо исследовать природу получаемого человеком знания о том мире, в котором он живет, и то, как и по каким принципам, он этот мир воспринимает (конструирует) в своем мозге.

На основании рассмотренных в главе 3 «Искусственный интеллект, в свете концепций конструктивистской эпистемологии» концепций философии радикального конструктивизма в диссертационном исследовании предложено комплексное понимание человеческого мозга как сложной, развивающейся, динамической, процессуальной системы а также принципов отображения и переработки получаемой человеком информации из окружающей его реальной действительности, рассмотрены процессы конструирования реальной действительности в сознании человека, и осуществлен анализ проблемы искусственного интеллекта с позиций нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота.

Теория нейрокибернетического конструктивизма Герхарда Рота включает в себя исследования, которые в целом касаются человеческого мозга и процессов, которые в нем происходят. Проблема искусственного интеллекта рассматривается с позиций теории познания, то есть здесь человек познает сам себя, свой собственный мозг. Искусственный интеллект должен быть создан по аналогии с мозгом человека, поэтому положения концепций радикального конструктивизма можно применить к нему.

Философия радикального конструктивизма может оказать существенную f * помощь в решении проблемы искусственного интеллекта, которая является в наши дни неразрешенной и в достаточной степени актуальной в научно-исследовательской сфере.

Список научной литературыНикитин, Алексей Евгеньевич, диссертация по теме "Онтология и теория познания"

1. Алексеева И.Ю. Знание как объект компьютерного моделирования // «Вопросы философии»: журнал №3 1987, С. 42 - 49.

2. Алексеева И.Ю. Искусственный интеллект и рефлексия над знаниями // «Философия науки и техники»: журнал №9 1991, С. 44 53.

3. Алексеева И.Ю. Человеческое знание и его компьютерный образ.: М., ИФРАН, 1993.-528 с.

4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика, 2005. - 424 с.

5. Аронов В.А. В начале было слово // «Вопросы философии»: журнал № 11 2002, С.70 77.

6. Афонин В.Л., Макушкин В.А. Интеллектуальные робототехнические системы. М.: Интернет ун-т информац. Технологий, 2005. - 208 с.

7. Баженов Л. Б., Гутчин И. Б., Интеллект и машина, М.: Знание, 1973.-410с.

8. Барский А.Б. Нейронные сети и искусственный интеллект. // «Информационные технологии»: приложение к журналу №1,2003.

9. Бенерджи Р. Подход к созданию искусственного интеллекта: Пер с англ. С.П. Чеботарева / Под ред-й Ю.В. Бурнина М.: Мир, 1972. -431с. t

10. Ю.Бердяев Н. А. Человек и машина // «Вопросы философии»: журнал №2 1995, С. 22-28.

11. П.Бирюков Б.В., Тростников В.Н. Жар холодных чисел и пафос бесстрастной логики: формализация мышления от античных времен до эпохи кибернетики. Изд-е 3-е, перераб и доп. М.: Едиториал УРСС, 2004.-232 с.

12. Богатырев Р. Компьютерные шахматы. Анатомия искусственного интеллекта: Компьютеры // «Мир ПК»: журнал №11 2004, С. 68 75.

13. З.Ботвинник М.М. Почему возникла идея искусственного интеллекта? / Кибернетика: Перспективы развития, М., 1981. 613 с.

14. Будущее искусственного интеллекта. Ред: Карл, Левитин, Поспелов, Хорошевский. М., Наука 1991. 520 с.

15. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем.: М., Финансы и статистика 1998.-528 с.

16. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федунов Б.Е. Интеллектное управление диалектическими системами. М.: Физматлит, 2000. - 352 с.

17. Васютин С.В., Гарев А.Ф., Корнеев В.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: «Нолидж», 2000. - 426 с. ,

18. Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта. М.: Машиностроение, 1990.-325 с.

19. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. Второе издание: М., Наука 1983. 389 с.

20. Винер Н. Кибернетика М.: Наука, электронная версия, 1998. - 299 с.

21. Всемирная энциклопедия. Философия. XX век. М., ACT, 2002. 836 с.

22. Вычислительные машины и мышление. М.: Мир, 1996. 301 с.

23. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Спб, Питер, 2000. - 334 с.

24. Галушкин А. Нейрокомпьютеры. М.: ИПРЖР, 2000. - 296 с.

25. Гамиров Г.С., Магомедов М.Б., Пирисманов М.А. Особенности информационного обеспечения инновационной деятельности. // «Инновации»: журнал №11, 2006. С.66-73.

26. Глазунов В.А. Робототехника и постнеклассическая наука // «Вопросы философии»: журнал № 11 2002 С. 135 148.

27. Глушков И.И. Словарь по кибернетике. М.: "Наука", 1979. 579 с.

28. Джексон П. Введение в экспертные системы / Пер. с англ. В.Т. Тертышного 3-е 1«д - М.: Вильяме, 2001. - 490 с.

29. Дрейфус X. Чего не могут вычислительные машины: критика искусственного разума: Пер с англ. М.: Прогресс, 1978. - 437 с.

30. Дубровский Д.Н., Лекторский В.А. Искусственный интеллект: междисциплинарный подход. М.: ИНТЕМ, 2006. - 446 с.

31. Дугин А.Г. Эволюция парадигмальных оснований науки. М.: Арктогея-Центр, 2002. - 418 с.

32. Емельянов В.В., Курейчик В.В. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2003. - 432 с.

33. Ерофеев А.А., Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. Спб.: Изд-во СпбГТУ, 1999. 311 с.

34. G.W.Leibniz/ Fragmente zur Logik. Berlin, 1960, S.16. Цит. по: Бирюков Б.В., Тростников В.Н. Жар холодных числ и пафос бесстрастной логики. Формализация мышления от античных времен до эпохи кибернетики. -М.:3нание. 1977. С.37.

35. Жигалов В. Как нам обустроить поиск в Сети? // «Открытые системы»: журнал №12 2000. С.22-31.

36. Жорнян Е.С. Радикальный конструктивизм. Матурана. // «Нарративная терапия: от дебатов к диалогу»: журнал практической психологии и психоанализа №4 2001. С.4-11.

37. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. -Тетра-Системс, 1997. 267 с.

38. Ивантер В.В., Камков Н.И. Прогноз научно-технологического развития состояния проблемы и перспективы. // «Инновации»: журнал №10 2006. С.42-46.

39. Ильин Н.П. Алгоритмизация творческого процесса получения нового знания. // «Информационные технологии»: журнал №4 2006 С.28-35.

40. Интеллектуальные системы и общество: Сб. статей / В.К. Финн М.: РГГУ, 2001.-309 с.

41. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем: пер. с англ. Artificial intelligtnce: structures and strategies for complex problem solving / Дж.Ф. Люггер 4-е изд. - М.; СПб.; Киев: Вильяме, 2005.-863 с.

42. Искусственный интеллект: современный подход: пер. с англ. Artificial intelligtnce: a modern approach / С. Рассел, П. Норвиг 2-е изд. - М.; СПб.; Киев: Вильяме, 2006. - 1407 с.

43. Искусственный интеллект: реальна ли Матрица: пер. с англ. / Б. Уитби. М.: ФАИР-ПРЕСС, 2004. - 221 с.

44. Карпенко А.С. В.К. Финн. Интеллектуальные системы и общество // «Вопросы философии»: журнал № 10 2003 С. 174 - 184.

45. Квасный Р. Искусственный интеллект ресурс Интернета, http: // neural.narod.ru/, 2001.

46. Кезин А.В. Радикальный конструктивизм: познание в пещере. // «Вестник московского университета. Серия 7. Философия»: журнал №4 2004, С.3-24.

47. Коваленко В.А. Организация творческого мышления // «Вопросы философии»: журнал №8 2002 С.78 87.

48. Корниенко Е. Механизмы сознания: www.glasnet.ru 1998 (электронная публикация)

49. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком, 2001. - 351 с.

50. Лебедев С.А. Философия науки: словарь основных терминов. М.: Академический проект, 2004. - 320 с.

51. Лекторский В.А. Эпистемология классическая и неклассическая. М.: Эдиториал УРСС, 2001 256 с.

52. Ленк Г. К философии науки и эпистемологии, теоретико-деятельностным и технически-ориентированным // «Вопросы философии»: журнал № 8 2003 С.76 97.

53. Лефевр В.А. От психофизики к моделированию души // «Вопросы философии»: журнал 1990 №7, С.25 31.

54. Лефевр В.А. "Непостижимая" эффективность математики в исследованиях человеческой рефлексии. // «Вопросы философии»: журнал 1990 №7, С.51-58.

55. Логический подход к искусственному интеллекту. М.: Мир, 1990. -272 с.

56. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с фр. М.: Мир, 1991.-441 с.

57. Макаров И.М. Искусственный интеллект: состояние, проблемы, перспективы. //«Человек»: журнал 1995 №2, С.64-68.

58. Мареев С.Н. Философия XX века. М.: 2001.-468 с.

59. Майданский А.Д. Понятие мышления у Ильенкова и Спинозы // «Вопросы философии»: журнал № 8 2002 С. 165 173.

60. Микешина Л.А. В.А. Лекторский. Эпистемология классическая и неклассическая // «Вопросы философии»: журнал № 1 2002 С.180 -185.

61. Мичи Д., Джонстон Р. Компьютер творец: Пер. с англ./ Предисл. Д.А. Поспелова - М.: Мир, 1987. - 556 с.

62. Напалков А.В., Прагина Л.Л. Мозг человека и искусственный интеллект. М.: Изд-во МГУ, 1985. - 280 с.

63. Нариньяни А.С. Кентавр по имени ТЕОН: Тезаурус + Онтология// Труды международного семинара Диалог'2001 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. -Т.1. -Аксаково, 2001. С. 184-188.

64. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему./ Пер с англ. Н.Н. Слепова М.: Энергатмиздат, 1991. - 314 с.

65. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М., «Наука», 1997.-397 с.

66. Парфенов И.И., Парфенова М.А., Гущин Ю.Г. Интеллектуальная информационная технология как инструмент научного творчества. // «Информационные технологии»: приложение к журналу №2 2007. С.2-31.

67. Пенроуз Р. Новый ум короля: о компьютерах, мышлении и законах физики / пер. ред. Малышенко О.В. - Изд 2-е, испр. - М.: Едиториал УРСС, 2005.-400 с.

68. Петрунин Ю.Ю. Искусственный интеллект как феномен современной культуры. // «Вестник Московского университета»: журнал №8 1994, С.28-34.

69. Платон Собрание сочинений в 4 т.: Т.1 / Общ. Ред. А.Ф.Лосева и др.; Авт. Вступ. Статьи А.Ф.Лосев. М.: Мысль, 1990. - С.70-96.

70. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. - 278 с.

71. Поспелов Д.А. Искусственные интеллект: фантазии и реальность// «Наука и жизнь»: журнал, 1995, №6, С.23-31.

72. Рейман Л.Д. Информационное общество и роль телекоммуникаций в его становлении // «Вопросы философии»: журнал № 3 2001 С.З 9.

73. Режабек Е.Я. Радикальный конструктивизм: критический взгляд. // «Вопросы философии»: журнал, №8 2006, С.67-77.

74. Россеева О.И., Загорулько Ю.А. Организация эффективного поиска на основе онтологий. // Труды международного семинара Диалог'2001 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. -Т.2. -Аксаково, 2001. -С.333-342.

75. Рябов Г.Г., Суворов В.В. Комплексные фундаментальные исследования интеллекта путь к созданию компьютерных технологий новых поколений // «Информационные технологии»: журнал, 2005 №6, С.2-7.

76. Санто Б. Инновации и глобальный интеллектуализм. // «Инновации»: журнал №9 2006. С.32-40.

77. Сергеев В. Искусственный интеллект это еще и эксперементальная философия. // «Знание - сила»: журнал №6 1989, С.46 - 53.

78. Сигеру Омату, Марзуни Халид, Рубия Юсоф. Нейроуправление и его применение. М.: ИПРЖР, 2000. 255 с.

79. Смолян Г.Л. Человек и ЭВМ. "Вопросы философии", 1973 №3, С.19

80. Соколов Е.Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. -М.: Наука, 1989. 434 с.

81. Сосновекий Б.А. Интеллект общая способность к рациональному познанию, разумному (адекватному поведению в проблемных ситуациях). Кн. Психология. - М.: Юрсайт, 2005. - 489 с.

82. Тарасенко В. Супрематизм и фрактальная геометрия: радикальный конструктивизм наблюдаемых форм. // Малевич. Классический авнгард: альманах. Витебск. Выпуск №9 Мн.: Экономпресс, 2007. -240 с.

83. Тимофеев А.В. Информатика и компьютерный интеллект. М.:1. Педагогика, 1991. 515 с.t

84. Труды третьего международного симпозиума «Интеллектуальные системы» Псков: 1998. - 211 с.

85. Тьюринг А. Может ли машина мыслить? :. М., Наука 1960. 348 с.

86. Управление, информация, интеллект. Под ред-й А.И. Берга. М., «Мысль», 1976.-455 с.

87. Фогель JL, Оуэне А., Уоми М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. М, 1969.- 365 с.

88. Цыганков В.Д. Нейрокомпьютер и его применение. М.: СолСистем, 1993.-334 с.

89. Чернухин Ю.В. Нейропроцессоры. Таганрог, 1994. - 378 с.

90. Шалютин С.М. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект. -М.: Мысль, 1985.-286 с.

91. Шенк Раджер. Понять механизмы мышления. Сб-к «Реальность и прогнозы искусственного интеллекта». М. «Мир», 1987. 277 с.

92. Шихов Е. Варианты реализации искусственного интеллекта ресурс Интернета, http: // neural.narod.ru/, 2002.

93. Шрейдер Ю.А. Человеческая рефлексия и две системы этического сознания. // «Вопросы философии»: журнал №7 1990, С.32 41.

94. Шрейдер Ю.А. Искусственный интеллект, рефлексивные структуры и антропный принцип. // «Вопросы философии»: журнал №7 1995, С. 163 -167. i

95. Шрейдер Ю.А. Искусственный интеллект, рефлексивные структуры и антропный принцип. // «Вопросы философии»: журнал №4 1998, С.24 -29.

96. Шупер В.А. Россия и Запад: новые интеллектуальные отношения // «Вопросы философии»: журнал № 7 2002 С. 155 167.

97. Эндрю А., Алекс М. Искусственный интеллект./ Пер с англ. B.JT. Стефанюка; Под ред. Д.А. Поспелова -М.: Мир, 1985. 545 с.

98. Яблонский А.И. Модели и методы исследования науки. М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 400 с.

99. Andrew А. М. Autopoiesis and self-organization. Journal of Cybernetics, 1979, Vol.9, no.4, P.359-367.

100. Andrew A. M. Autopoiesis and self-organization. Progress in Cybernetics and Systems Research, 1980, Vol.7, Washington DC/London: Hemisphere, P.281-284.

101. Andrew A. M. Feedback versus autonomy. Progress in Cybernetics and Systems Research, 1982, Vol.9, Washington DC/London: Hemisphere, P.301-304.

102. Andrew A. M. Self-Organizing Systems. Gordon & Breach, N.Y., 1989.- P.512.

103. Baert P. and De Schampheleire J. Autopoiesis, self-organisation and symbolic interactionism: some convergences. Kybernetes, 1988, Vol.17, no.l, P.60-69.

104. Bateson G. Cybernetic explanation. American Behaviorist, 10, 1967, P.29-32.

105. Bateson G. Steps to an Ecology of Mind. Ballantine Books, N.Y., 1972. -P.485.

106. Bateson G. A Sacred Unity: Further steps to an Ecology of Mind. A Cornelia & Michael Bessie Book, Harper Collins, N.Y., 1991. P.410.

107. Becker A. Language and languaging. Language & Communication an interdisciplinary journal, 1991, Vol.11, no.1/2, P.33-36.

108. Benseler F., Hejl P., and Kock W. (eds.) Autopoiesis, Communication, and Society: The Theory of Autopoietic Systems in the Social Sciences. Campus Verlag, Frankfurt, 1980. P.469.

109. Beobachter. Konvergenz der Erkenntnistheorien? Wilhelm Fink Verlag, Munchen, 1990.-P.276.

110. Bramans S. The autopoietic State: Communication and democratic potential in the net. Journal of the American Society for Information Science, 1994, Vol.^5, no.6, P.358-368.

111. Bra ten S. The third position beyond artificial and autopoietic reduction. Kybernetes, 1984, Vol.13, P.157-163.

112. Brown G.S. Laws of Form. The Julian Press, N.Y., 1972. P.303.

113. Caianiello E. (ed.) Physics of Cognitive Processes. World Scientific, Singapore, 1987.-P.556.

114. Capra F. The Web of Life : A New Scientific Understanding of Living Systems. Anchor Books, N.Y., 1996. P.571.

115. Dalenoort G. J. (ed.) The Paradigm of Self Organization: Current Trends in Self-Organization. Studies in Cybernetics, Vol. 19, Gordon & Breach, N.Y., 1989.-P.293.

116. Dell P. F. Beyond homeostasis: Toward a concept of coherence. Family Process, 1982, Vol.21, P.21-41.

117. Dell P. F. In search of truth: On the way to clinical epistemology. Family Process, 1982, VoL'H, P.407-414.

118. Dell P. F. Why do we still call them "paradoxes"? Family Process, 1986, Vol.25, P.223-234.

119. Dress A., Hendrichs H., Kiippers G. (Hrsg.) Selbstorganisation. Die Einstehung von Ordnung in Natur und Gesellschaft. Piper, Miinchen, 1986. -P.297.

120. Durkin J. E. (ed.) Living Groups: Group Psychotherapy and General Systems Theory. Brunner/Mazel, N.Y., 1981. P.349.

121. Einftihrung in den Konstruktivismus. Piper Verlag, Miinchen, 1992. P. 453.

122. Efran J. S., Lukens M. D. and Lukens R. J. Language, Structure, and Chan Frameworks of Meaning in Psychotherapy. W. W. Norton, N.Y., 1990. P.567.

123. The essential Piqget. ed. by Howard E. G., Voneche J. J., Routledge and Kegan Paul, London, 1977. -P.523.

124. Faucheax C. and Markidakis S. Automation or autonomy in organizational design. International Journal of General Systems, 1979, Vol.5, P.213-220.

125. Fell L. and Russell D. Towards a biological explanation of human understanding. Cybernetics & Human Knowing, 1994, Vol.2, no.4.

126. Fischer H. R. (Hrsg.) Autopoiesis: eine Theorie im Brennpunkt der Kritik. Carl-Auer-Systeme Verlag, Heidelberg, 1991.-P.394.

127. Fischer H. R., IJetzer A., Schweitzer J. (Hrsg.) Das Ende der grofien Entwurfe. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1992. P.520.

128. Fischer H. R. (Hrsg.) Die Wirklichkeit des Konstruktivismus. Zur Auseinandersetzung um ein neues Paradigma. Carl-Auer-Systeme Verlag, Heidelberg, 1995.-P.318.

129. Fleischaker G. R. Autopoiesis: System, Logic and Origins of Life. Boston University Professors Program, Boston, 1988. P.343.

130. Foerster H. von On Self-Organizing Systems and Their Environment. In: M. C. Yovits/S. Cameron (eds.), Self-Organizing Systems, London, 1960, P.31-51.

131. Foerster H. von Thoughts and Notes of Cognition. In: P.Garvin (ed.), Cognition. A Maltiple View, N.Y., 1970, P.25-48.

132. Foerster H. von On constructing a reality. In: Preiser F. E. (ed.), Environmental Research Design, Vol.2, Dowden, Hutchinson & Ross, Stroudsburg, 1973, P.35-46.

133. Foerster H. von Epistemology of Communication. In: K.Woodward (ed.), The Myths of Information. Technology and Post-Industrial Culture, Madison, 1980, P. 18-27.

134. Foerster H. von Understanding Understanding: An Epistemology of Second-Order Concepts. In: Aprendizagem/Desenvolvimento, 1/3, 1981, P.83-85.

135. Foerster H. von Observing Systems: Selected papers of Heinz von Foerster. Intersystems Publ., Seaside, CA, 1981. -P.361.

136. Foerster H. von A Constructivist Epistemology. Cahiers de la Fondation Archives Jean Piaget, no.3, Genf, 1982, P. 191-213.

137. Foerster H. von Sict und Einsicht. Versuche zur einer operativen Erkenntnistheorie. Friedr. Vieweg & Sohn, Braunschweig/Wiesbaden, 1985. -P.383.

138. Foerster H. von Wissen und Gewissen. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1993.-P.449.

139. Foerster H. von Cybernetics of Cybernetics. Future Systems, Minneapolis, Minnesota, 2.Ed., 1996. P.487.

140. Foerster H. von, Porksen B. Wahrheit ist die Erfmdung eines Lugners. Gesprache fur Skeptiker. Carl-Auer-Systeme Verlag, Heidelberg, 1998.- P. 567.

141. Foerster H. von, Glasersfeld E. von Wie wir uns erfinden. Eine Autobiographie des Radikalen Konstruktivismus. Carl-Auer-Systeme Verlag, Heidelberg, 1999. -P.522.

142. Fosnot C. (ed.) Constructivism: Theory, perspectives, and practice. Teachers College Press, N.Y., 1996. P.489.

143. Garvin P. (ed.) Cognition: A Multiple View. Spartan Books, N.Y., 1969.- P.414.

144. Geyer F. and Van Der Zouwert J. (eds.) Self-Referencing in Social Systems. Intersystenis Publications, Salinas, CA, 1990. -P.350.

145. Girard R. (ed.) Disorder and Order. Stanford University Press, 1982. -P.368.

146. Glasersfeld E. von Cybernetics and cognitive development. Cybernetics Forum, 1976, Vol.8, P.5-120.

147. Glasersfeld E. von Radical constructivism and Piaget's concept of knowledge. In: F. B. Murray (ed.), The Impact of Piagetian Theory, University Park Press, Baltimore, 1978, P.9-22.

148. Glasersfeld E. von Cybernetics, experience, and the concept of self. In: M. N. Ozer (ed.), A Cybernetic Approach to the Assessment of Children: Toward a More Humane Use of Human Beings, Westview Press, Boulder CO, 1979, P.67-113.

149. Glasersfeld E. von Feedback, induction, and epistemology. In: G. E. Lasker (ed.), Applied Systems and Cybernetics, Vol.2, Pergamon Press, N.Y., 1981, P.l 12-719.

150. Glasersfeld E. von The Construction of Knowledge: Contributions to Conceptual Semantics. Intersystems, Seaside CA, 1987. -P.541.

151. Glasersfeld E. von Wissen, Sprache und Wirklichkeit. Arbeiten zum radikalen Konstruktivismus. Friedr. Vieweg & Sohn, Braunschweig/Wiesbaden, 1987. P.557.

152. Glasersfeld E. von An exposition of radical constructivism. In: Donaldson (ed.), Texts in Cybernetic Theory, American Society for Cybernetics, 1988.-P.346.

153. Glasersfeld E. von Radical Constructivism: A Way of Knowing and Learning. Falmer Press, London, 1995. P.501.

154. Glasersfeld E. von Wege des Wissens. Konstruktivistische Erkundugen durch unser Denken. Carl-Auer-Systeme Verlag, Heidelberg, 1998. P.510.

155. Goguen J. A. and Varela F. J. Systems and distinctions: Duality and complementarity. International Journal of General Systems, 1979, Vol.5, P.31-43.

156. Goolishian H. A. and Winderman L. Constructivism, autopoiesis and problem determined systems. The Irish Journal of Psychology, 1988, Vol.9, no.l, P.130-143.

157. Goudsmit A. L. (ed.) Self-Organization In Psychotherapy. Demarcations Of A New Perspective. Springer Verlag, N.Y./Heidelberg, 1989. P.456.

158. Hejl P. M., Kock W. K. and Roth G. (eds.) Wahrnehmung und Kommunikation. Lang, Frankfurt, 1978. P.508.

159. Hejl P. M. Konstruktion der sozialen Konstruktion: Grundlinien einer konstruktivistischen Sozialtheorie. Institut fur Empirische Literatur- und Medienforschung, §iegen, 1985.-P.396.

160. Hoffman L. A constructivist postion for family therapy. The Irish Journal of Psychology, 1988, Vol.9, P.l 10-129.

161. Janich P. Konstruktivismus und Naturerkenntnis. Suhrkamp, Frankfort am Main, 1996.-P.514.

162. Jantsch E. The Self-Organizing Universe. Pergamon Press, Oxford/New York, 1980.-P.501.

163. Johnson D.K. Reclaiming reality: a critique of Maturana's ontology of the observer. Methodologia, 1991, Vol.V, no.9, P.7-31.

164. Johnson D.K. The metaphysics of constructivism. Cybernetics & Human Knowing, 1993, Vol.1, no.4, P.27-41.

165. Johnson M. The Body In The Mind: The Bodily Basis Of Meaning, Imagination, And Reason. University of Chicago Press, Chicago, 1987. -P.427.

166. Katakis C. The self referential conceptual system: Towards an operational definition of subjectivity. Systems Research, 1990, Vol.7, no.2, P.91-102.

167. Kauffman L. H. and Varela F. J. Form dynamics. Journal of Social Biological Structures, 1980, Vol.3, P. 171-206.

168. Kauffman A. S. The Origins of Order. Oxford University Press, 1993.1. P.411.

169. Keeney B. P. Ecosystemic epistemology: An alternative paradigm for diagnosis. Family Process, 1979, Vol.18, no.2, P. 117-129.

170. Keller E. F. Refiguring Life. Metaphors of Twentieth-Century Biology. Columbia University Press, N.Y., 1995. P.397.

171. Kenny V. and Gardner G. Constructions of self-organising systems. The Irish Journal of Psychology, 1988, Vol.9, no.l, P. 11-24.

172. King A. The "truth" about autopoiesis. Journal of Law and Society, 1993, Vol.20, no.2, P.218-236.

173. Kohler W. Die Aufgabe der Gestaltpsychologie. Walter de Gruyter, Berlin/N.Y., 1971-P.557.

174. Kohler W. Gestalt Psychology. Liveright, N.Y., 1947. P.486.

175. Krogh G. von and Roos J. Organizational Epistemology. St. Martin's Pre N.Y, 1995.-P.409.

176. Krohn W., Kuppers G. (Hrsg.) Selforganization: Aspekte einer wissenschaftlichen Revolution. Friedr. Vieweg & Sohn, Braunschweig/Wiesbaden, 1990. P.535.

177. Krohn W., Kuppers G. and Nowotny H. (eds.) Selforganization: Portrait of a Scientific Revolution. Kluwer, Dordrecht/Boston, 1990. -P.501.

178. Luhmann N. The Differentiation of Society. Columbia University Press, N. 1982.-P.431.

179. Luhmann N. Soziale Systeme. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1984. P.457.

180. Luhmann N. A Sociological Theory of Law. RKP, London, 1985. P.

181. Luhmann N. Society, meaning, religion based on self-reference. Sociological Analysis, 1985, Vol.46, no.l, P.5-20.

182. Luhmann N. The representation of society within society. Current Sociology, 1987, Vol.35, no.2, P.101-108.

183. Luhmann N. Taw as a social system. Northwestern University Law Review, 1989, Vol.83, no. 1,2, P. 136-150.

184. Luhmann N. Ecological Communication. Polity Press, Cambridge, 1989.-P.368.

185. Luhmann N. Essays on Self-Reference. Columbia University Press, N.Y., 199i -P.559.

186. Luisi P. and Varela F. Self-replicating micelles a chemical version of a minimal autopoietic system. Origins of Life and Evolution of the Biosphere, 1989, Vol.19, P.633-643.

187. Margulis L. Big trouble in biology: Physiological autopoiesis versus mechanistic neo-Darwinism. In: Brockman, J. (ed.), Doing Science: The Reality Club 2, Prentice Hall, N.Y., 1988, P.211-235.

188. Maturana H. The neurophysiology of cognition. In: Garvin, P. (ed.), Cognition: A Multiple View, Spartan Books, N.Y., 1969, P.3-24.

189. Maturana H. Biology of Cognition. Biological Computer Laboratory Research Report BCL 9.O., Univ. of Illinois, Urbana IL, 1970. P.371.

190. Maturana H. The organization of the living: A theory of the living organization. International Journal of Man-Machine Studies, 1975, Vol.7, P.313-332.

191. Maturana H. and Varela F. Autopoietic Systems: A Characterization of the Living Organization. Biological Computer Laboratory Research Report BCL 9.4, University of Illinois, Urbana IL, 1975. P.418.

192. Maturana H. Communication and representation functions. In: Piaget, J. (ed.), Encyclopedie de la Pleaide, Series Mёthodique, Psychology Volume, Gallimard, Paris, 1975. -P.352.

193. Maturana H. Biology of language: The epistemology of reality. In: Miller, G. A., and E. Lenneberg (eds.), Psychology and Biology of Language and Thought: Essays in Honor of Eric Lenneberg, Academic Press, N.Y., 1978, P.27-63.

194. Maturana H. The wholeness of the unity: Conversations with Heinz von Foerster. Cybernetics Forum, 1979, Vol.9, P.20-26.

195. Maturana H. Erkennen: Die Organisation und Verkorperung von Wiklichkeit. Friedr. Vieweg & Sohn, Braunschweig/Wiesbaden, 1982. P. 382.

196. Maturana H. On the misuse of the notion of information in biology. Comments on "All Things are Full of Gods". Journal of Social and Biological Structures, 1983, Vol.6, P.155-158.

197. Maturana H. The mind is not in the head. Journal of Social and Biological Structures, 1985, Vol.8, no.4, P.308-311.

198. Maturana H. and Varela F. The Tree of Knowledge: The Biological Roots of Human Understanding. Shambhala/New Science Press, Boston, 1987. -P.477.

199. Maturana H. Reality: The search for objectivity or the quest for a compelling argument. The Irish Journal of Psychology, 1988, Vol.9, no.l, P.25-82.

200. Maturana H. The biological foundations of self consciousness and the physical domain of existence. In: Luhmann, N. et al. (eds.) Beobachter: Konvergenz der Erkmntnistheorien? Wilhelm Fink Verlag, 1990. P.582.

201. Maturana H. Response to Berman's Critique of the Tree of Knowledge. Journal of Humanistic Psychology, 1991, Vol.31, no.2, P.88-97.

202. Maturana H. Biologia of the aesthetic experience. In: Zuchen (Theorie) und Praxis, Wissenschafisverlag Rothe, Passau, 1993. P.345.

203. Maturana H. and Verden-Zoller G. Liebe und Spiel, die vergessene Grundlage der Menschlichkeit. Carl-Auer-Systeme Verlag, Heidelberg, 1993.-P.438.

204. Maturana H. Biology of self-consciousness. In: Tratteur, Giuseppe (ed.), Consciousness: Distinction and Reflection, Bibliopolis, Naples, 1995, P. 145175.

205. Maturana H., Mpodozis J. and Letelier J. C. Brain, language and the origin of human mental functions. Biological Research, 1995, Vol.28, P.151. Л '

206. McCulloch W.S. and Pitts W.H. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943, no.5, P.l 15-133.

207. McCulloch W.C. A Heterarchy of Values Determined by the Topology of Nervous Nets. Bulletin of Mathematical Biophysics, 1945, no.7, P.89-93.

208. McMuIIin F. Artificial Darwinism: The very idea! In: Autopoiesis and Perception, Dublin City University, Dublin, 1992. -P.498.

209. Merleau-Ponty, M. Phenomenology of Perception. Humanities Press, 1992.- P.392.

210. Mingers J. The philosophical implications of Maturana's cognitive theories. Systems Practice, 1990, Vol.3, no.6, P.569-584.

211. Mingers J. Self-Producing Systems: Implications and Applications of Autopoiesis. Plenum Publishing, N.Y., 1994. -P.586.

212. Morgan G. Images of Organization. Sage, Beverly Hills, CA, 1986. P.469.

213. Mirin E. Can we conceive of a science of autonomy? Human Systems Management, 1982,,Vol.3, P.201-306.

214. Oyama S. The ontogeny of information. Developmental systems and evolution. Cambridge University Press, Cambridge, 1985. P.408.

215. Piaget J. The construction of reality in the child. Routledge & Kegan Paul, London, 1968.- P.512.

216. Piaget J. The principles of genetic epistemology. Basic Books, N.Y., 1972.-P.580.

217. Piaget J. To understand is to invent: the future of education. Grossman, N.Y., 1973.-P.437.

218. Piaget J. Biologie und Erkenntnis. Fischer Taschenbuch Verlag, Frankfurt am Main, 1983. P.506.

219. Riegas V., Vetter C. Zur Biologie der Kognition. Ein Gesprach mit Humberto R. Mcfturana und Beitrage zur Diskussion seines Werkes. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1990. P.573.

220. Riegler A. Constructivist artificial life, and beyond. In: Autopoiesis and Perception, Dublin City University, Dublin, 1992. P.500.

221. Rosenblueth A., Wiener N., Bigelow J. Behavior, Purpose and Teleology. Philos. of Science, 1943, Vol.10, no.l, P.8-24.

222. Rossel E. Persons as autopoietic unities (or individuals as allopoietic components of social systems): implications for psychology as science and social praxis. Vrije Universiteit, Brussels, 1986. P.424.

223. Roth, G., Schwe^ler, H. (eds.) Self-organizing Systems. Campus Verlag, Frankfurt/N.Y., 1981.-P.586.

224. Roth G. Gehirn und Selbstorganisation. In: Krohn W., Kuppers G. (Hrgs.) Selbstorganisation: Aspekte einer wissenschaftlichen Revolution. Friedr. Vieweg & Sohn, Braunschweig/Wiesbaden., 1992, P. 167-180.

225. Roth G. Das Gehirn und seine Wirklichkeit. Kognitive Neurobiologie und ihre philosophischen Konsequenzen. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1994.-P.410.

226. Roth G. Biological Systems Theory and the Problem of Reductionism. In: Roth, G., Schwegler, H. (Eds.) Self-organizing Systems, Campus Verlag, 1981.-P.521.

227. Roth G. Gehirn und Selbstorganisation. In: Krohn W., Kuppers G. (Hrgs.) Selbstorganisation: Aspekte einer wissenschaftlichen Revolution. Friedr. Vieweg & Sohn, Braunschweig/Wiesbaden., 1990. P.429.

228. Roth G. Das Konstruktive Gehirn: Neurobiologische Grundlagen von Wahrnehmung und Erkrnntnis. In: Schmidt S. (Hrsg.) Kognition und Gesellschaft. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1992. P.358.

229. Roth G. Autopoiese und Kognition: Die Theorie H.R.Maturanas und die Notwendigkeit ihrer Weiterentwicklung. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 7. Aufl., 1996.-P.37Sl.

230. Roth G. Erkenntnis und Realitat: Das reale Gehirn und seine Wirklichkeit. In: Schmidt S. (Hrsg.) Der Diskurs des Radikalen., 1996. P. 476.

231. Rusch G., Schmidt S. (Hrsg.) Konstruktivismus: Geschichte und Anwendung. DELFIN 1992, Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1992. P.541.

232. Rusch G., Schmidt S. (Hrsg.) Konstruktivismus und Sozialtheorie. DELFIN 1993, Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1993. P.450.

233. Rusch G., Schmidt S. (Hrsg.) Piaget und der Radikale Konstruktivismus. DELFIN 1994, Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1994. P. 564.

234. Rusch G., Schmidt S. (Hrsg.) Konstruktivismus und Ethik. DELFIN 1995, Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1995. -P.577.

235. Rusch G., Schmidt S., Breidbach O. (Hrsg.) Interne Reprasentationen. Neue Konzepte der Hirnforschung. DELFIN 1996, Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1996.-P.555.

236. Scheper W. J. and Scheper G. C. Autopsies on autopoiesis. Behavioral Science, 1996, Vol.41, no.l, P.3-12.

237. Schmidt S. (Hrsg.) Der Diskurs des Radikalen Konstruktivismus. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1987. P.543.

238. Schmidt S. (Hrsg.) Gedachtnis. Probleme und Perspektiven der interdisziplinaren Gedachtnisforschung. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1991.-P.497.

239. Schmidt S. (Hrsg.) Kognition und Gesellschaft. Der Diskurs des Radikalen Konstruktivismus 2. Suhrkamp, Frankfort am Main, 1992. P. 481.

240. Schmidt S. Kognitive Autonomie und soziale Orientierung. Suhrkamp, Frankfurt am Main, 1994. P.440.

241. Segal L. The Dream of Reality: Heinz von Foerster's Constructivism. W. W. Norton, N.Y., 1986. P.339.

242. Sies C. and Brocher T. Die Bedeutung der Autopoiese fur die Metapsychologie. Jahrbuch der Psychoanalyse, 1986, Vol.19, P. 142-173.

243. Stark C. Autopoiesis und Integration : eine kritische Einfuhrung in die Luhmannsche Systemtheorie. Kovac, Hamburg, 1994. P.380.

244. Steffe L., Gale J. (eds.) Constructivism in education. Lawrence Erlbaum Associates Inc., New Jersey, 1995. P.389.

245. Stichweh R. Selforganization and autopoiesis in the development of modern science. Sociology of the Sciences, 1990, Vol.14, P. 195-207.

246. Tauber A. (ed.) Organism and the Origins of Self. Kluwer, Dordrecht, 1991.-P.522.

247. Teubner G. (ed.) Autopoietic Law: A New Approach to Law and Society. Walter de Gruyter, Berlin/N.Y., 1988. P.434.

248. Teubner G. and Febbrajo A. (eds.) State, Law and Economy as Autopoietic Systems: Regulation and Autonomy in a New Perspective. European Yearbook in the Sociology of Law, Giuffre, Milan, 1992. P.457.

249. Thompson W. I. (ed.) Gaia, a Way of Knowing: Political Implications of the New Biolog;k>. Lindisfarne Press, Hudson NY, 1987. P.510.

250. Thompson W. I. (ed.) Gaia 2: Emergence: The New Science of Becomi Lindisfarne Press, Hudson NY, 1991. P.526.

251. Tobin K. (ed.) The Practice of Constructivism in Science Education. AAAS Press, Washington, DC, 1993. P.463.

252. Tratteur G. (ed.) Consciousness: Distinction and Reflection. Bibliopolis, Naples, 1995.-P.490.

253. Uexkiill J. von, Kriszat G. Streifzilge durch die Umwelten von Tieren und Menschen. Fischer, Frankfurt am Main, 1970. P.451.

254. Ulrich H. and Probst G. (eds.) Self-Organization and Management of Social Systems: Insights, Promises, Doubts, and Questions. Springer-Verlag, Berlin, 1984.-P.358.

255. Varela F. Self-consciousness: Adaption or epiphenomenon? Studium Generale, 1971, Voi.24, P.426.

256. Varela F., Maturana H., Uribe R. Autopoiesis: The Organization of Living Systems, Its Characterization, and a Model. Biosystems, 1974, 5(4), P.87-196.

257. Varela F. A calculus for self-reference. International Journal of General Systems, 1975, Vol.2, P.5-24.

258. Varela F. Not one, not two. CoEvolution Quarterly, Fall 1976, P.62-67.

259. Varela F. Circulus fructuosus: Revisiting self-reference as a scientific notion. Proc. Annual Meeting of Society for General Systems Research, Denver, Colorado, 1977, P.l 16-118.

260. Varela F. The nervous system as a closed network. Brain Theory Newsletter, 1977, Vol.2, P.66-68.

261. Varela F. Principles of Biological Autonomy. Elsevier (North Holland), N.Y., 1979.-P.318.

262. Varela F., Coutinho A., Dupire В., Vaz N. Cognitive networks-.Immune, neural, and otherwise. In: Perelson A. (ed.), Theoretical Immunology, SFI, Series on the Science of Complexity, Addison- Wesley, N.Y., 1988, P.359-375.

263. Varela F., Thompson E., Rosch E. The Embodied Mind: Cognitive Science and Human Experience. MIT Press, Cambridge MA, 1991. P.557.

264. Vaz N., Varela F. Self and Non-Sense: an organism-centered approach to immunology. Medical Hypothesis, 1979, 4, P.231.

265. Vaz N. Towards cognitive immunology : G.O.D. is infinite. In: E.Sercarz, A.Mitchison, F.Celada and T.Tada, (eds.) Immunosemiotics: semiotics ofintercellular communication in the immune system. Springer Verlag, Berlin, 1988, P.193-198.

266. Vaihinger H. Die Philosophie des Als Ob. Scientia Verlag Aalen, 1986. -P.371.

267. Watzlawick P. How Real is Real? Random House, N.Y., 1976. P.455.

268. Watzlawick P. Die Moglichkeit des Anderesseins. Hans Huber, Bern, 1977.-P.402. $

269. Watzlawick P. (ed.) Die erfundene Wirklichkeit. Piper Verlag, Miinchen, 1981.-P.399.

270. Watzlawick P. Munchhausens Zopf oder Psychotherapie und "Wirklichkeit". Huber, Bern, 1989. P.511.

271. Watzlawick P. Vom Unsinn des Sinns oder vom Sinn des Unsinns. Piper Verlag, Munchen, 1995. P.490.

272. Wolf U. Versuch iiber den Konstruktivismus. In: 5.-17. Jahrestagung, Phren Verlag, Munchen, 1994, P.61-67.

273. Zeleny M. Self organization of living systems: A formal model of autopoiesis. International Journal of General Systems, 1977, Vol.4, P. 13-28.

274. Zeleny M. (ed.) Autopoiesis, Dissipative Structures, and Spontaneous Social Orders. AAAS Selected Symposium 55, Westview Press, Boulder CO, 1980.-P.328.

275. Zeleny M. (ed.) Autopoiesis: A Theory of Living Organization. North Holland, N.Y., 1981.-P.445.