диалектическую природу творческого мышления, чем все, что высказывалось по этому поводу в течение многих веков после него. Хотя и по сей день есть немало приверженцев крайних позиций, спор все еще не решен до конца.
Как рождаются изобретения?
Существует множество механизмов, приборов, методов, приспособлений, которые для всех уже стали привычными. И вдруг находится человек, который заявляет, что надо делать совсем не так. И предлагает оригинальное, неожиданное решение. Неожиданное не только для тех, кто пользовался старой конструкцией механизма или прибора, но и для него самого. Спросите его: как он пришел к такому решению? Вряд ли он скажет в ответ что-нибудь вразумительное. Думал, искал, ходил вокруг да около, долго не получалось, и вдруг...
Опять это пресловутое «вдруг»! Откуда оно берется? С неба? А может быть, правильнее считать, что новые открытия и изобретения возникают вовсе не «вдруг»?
Принципиально новым этапом в развитии взглядов на природу творческого мышления было создание эвристических программ электронно-вычислительных машин.
Я уже говорил о том, что до тех пор, пока машинные программы строились только по правилам формальной логики, машины не способны были принимать каких-то решений, выходящих за рамки программ. Чтобы наделить машину эвристическими способностями, пришлось специально вводить в программы шум.
Проводя параллель между эвристическими программами ЭВМ и творческим мышлением человека, многие ученые стали делать слишком поспешные выводы, будто в момент создания новых теорий или изобретений в голове автора тоже действует некий шум.
Впрочем, еще раз окинув ретроспективным взглядом вехи истории, можно обнаружить, что идея об участии шума в процессе творчества отнюдь не является детищем кибернетики: ту же самую мысль высказал еще в 1855 году американский ученый А. Бен. Кстати сказать, ему же принадлежит столь полюбившееся кибернетикам выражение «метод проб и ошибок» Электронно-вычислительная техника помогла переосмыслить и терминологию А. Бена и его идею о роли случайностей в творческих процессах: ведь теперь такие процессы (пусть весьма упрощенно и приближенно) моделируются в эвристических программах электронных машин. Метод проб и ошибок реализуется здесь давольно-таки просто: для осуществления эвристического поиска на определенные промежутки времени вместо команд, предусмотренных жестко детерминированной программой, вводится обыкновенный шум, о котором здесь уже было сказано, что он и есть «порция энтропии», столь необходимая для любого созидательного процесса.
Может быть, подобный шум возникает и в голове ученого, когда он ищет ответ на нерешенный научный вопрос?
Казалось бы, слишком уж очевидна механистичность подобного упрощенного взгляда на сложный процесс научного творчества. И тем не менее именно этот взгляд импонирует некоторым западным ученым, к числу которых принадлежат, в частности, У. Р. Эшби, Л. Бриллюэн и Дж. Кэмпбелл. В работе Кэмпбелла данная точка зрения раскрывается наиболее последовательно и полно 16. Стоит, потратив некоторое время, восстановить цепь его рассуждений, чтобы уяснить себе, из-за какого звена распадается вся цепь.
*
Лейтмотивом работы Кэмпбелла служит утверждение, что в основе творческого поиска лежат слепые вариации, не зависящие ни от прошлого опыта, ни от цели поиска и поставленных творческих задач. По мнению Кэмпбелла, ни удачно найденное решение проблемы, ни открытие, ни изобретение «ничего не говорят нам о превосходстве гения одного человека — просто так случилось, что он стоял на том месте, которое внезапно озарила молния». «Мы испытываем соблазн,— рассуждает Кэмпбелл,— искать у этого человека наличие особо неуловимого таланта... В случае подлинно не поддающегося предвидению творческого акта наше «благоговение» и «удивление» должно быть направлено вовне, к внешнему миру, который так себя обнаруживает, а не к тому, что предшествовало этому открытию. Точно так же, как мы не приписываем особого «предвидения» удачному мутанту по сравнению с неудачным, мы во многих открытиях не должны предполагать, что изумительные заключения имели столь же изумительное прошлое».
Надо признать: сравнение с удачным мутантом выбрано автором в качестве аргумента как раз весьма неудачно. «Удачный мутант» — это тоже результат всей предшествующей эволюции, которая как раз и является «изумительным прошлым» биосферы Земли. Учет «изумительного прошлого» — необходимое условие анализа эволюции биологических видов. В противном случае мы вправе считать, что «удачная мутация» инфузории могла породить дельфина, первый мужчина появился на свет в результате «удачных мутаций» молекул глины, а первая женщина — в результате «мутаций» его ребра.
Простой расчет, проведенный современным американским ученым М. Иденом, показывает, что путем «чисто случайного» перебора комбинаций не могли бы возникнуть не только сложные организмы, но даже отдельные молекулы белка. Белковые молекулы представляют собой разнообразные чередования аминокислот. Существующие в природе 20 аминокислот — это, как уже говорилось, слова, из которых комбинируются фразы — молекулы белков. Каждая фраза содержит в среднем около 250 слов.
Вернемся еще раз к принципу увеличения разнообразия. Общее число фразN2, которые можно составить, комбинируя 20 слов (N1=20) по к слов в каждой фразе (где к = 250), составит:
Общее число устойчивых белковых молекул по приблизительным подсчетам Идена составляет около 1052. Вероятность того, что случайная фраза из 10325 фраз окажется белковой молекулой, составляет ничтожную величину: 1052/10325 = 10- 273.
Иден приходит к выводу, что реализация подобной случайности даже в течение миллионов столетий практически столь же невероятна, сколь невероятно, чтобы ребенок, играющий в кубики с буквами, вдруг набрал хотя бы первые 20 строк из «Энеиды» Вергилия.
Тем не менее Кэмпбелл пытается нас убеждать, что именно нечто подобное и происходит в процессе творческого мышления: при решении той или иной научной проблемы шансы на успех у исследователя, наделенного эрудицией и опытом, ничуть не выше, чем у того, кто пытается ту же проблему решать наскоком.
По мнению Кэмпбелла, «многие важные вклады в науку будут сделаны сравнительно неталантливыми и малоусердными людьми», ибо всякая иная позиция приводит к «обожествлению творческого гения, которому мы приписываем способность непосредственного ясновидения, вместо барахтанья мыслей и блуждания по тупикам, что является, как мы это осознаем, прообразом наших процессов мышления».
Трудно придумать более утешительную теорию для тупиц и лентяев: не надо овладевать знаниями, намечать цель, упорно идти к ней — пусть себе ничем не обремененная мысль «барахтается» и «блуждает», авось на что-нибудь путное и набредет.
Несостоятельность подобных выводов столь очевидна, что даже сам автор вынужден, хотя бы отчасти, это признать. Не случайно он вспоминает, что еще в 1726 году Свифт создал пародию на подобные псевдонаучные толкования творческого процесса, описав в «Путешествиях Гулливера» лапутянскую академию, где великие истины открываются путем нанизывания на стержни случайных последовательностей букв.
Существует современная модификация этого метода, которому группой авторов было присвоено шутливое название «алгоритма Британского музея». Суть метода заключается в том, чтобы заставить обезьян стучать на печатающих машинках. Расчеты показывают: путем случайного перебора букв в течение миллиона лет группа обезьян наряду со множеством бессмысленных вариаций создаст и осмысленные страницы всех книг, которые хранятся в Британском музее.
Так в чем же все-таки состоит отличие талантливого ученого от обезьяны? Пытаясь ответить на этот вопрос, Кэмпбелл приходит к выводу, что разница проявляется не на этапе поиска, а лишь на этапе отбора «слепых вариаций». «Различие между успехом и неуспехом лежит в условиях выбора встретившихся заново комбинаций, а не в различиях талантов при создании проб». Другими словами, в «алгоритм Британского музея» надо включить опытных библиографов, которые смогли бы из обильного потока обезьяньего
