Беседы об информатике

Беседа восьмая Сотрудничество

Английский солдат, много лет прослуживший в Индии, вернулся домой. В числе прочих трофеев он привез с собой талисман, способный выполнить любые три, но только три, желания. Дома он застал свою семью пребывающей в полной нищете. Недолго думая, солдат извлек талисман и сказал, что ему немедленно нужна тысяча фунтов стерлингов. Тут же раздался стук в дверь. Вошел представитель фирмы, на заводе которой работал старший сын отставного солдата.

— Произошло несчастье, — сказал он. — Ваш сын попал в машину, и спасти его не удалось. Фирма уполномочила меня вручить вам страховую премию в размере тысячи фунтов стерлингов.

Солдат схватил талисман и высказал ему свое второе желание, чтобы сын немедленно вернулся домой. Тут же распахнулась дверь и, пошатываясь, явился изуродованный труп. Третье желание солдата состояло в том, чтобы все снова стало как раньше.

Эту старую сказку цитировали много раз, но мы решили повторить ее, поскольку она имеет прямое отношение к содержанию этой беседы. В связи с кибернетикой одним из первых приводил эту сказку Н. Винер в работе, посвященной тому, что он называл кибернетическим фетишизмом. При всей мощи методов кибернетики, предупреждал Н. Винер, ни при каких условиях нельзя возлагать ответственность на автоматические системы. Колдовские силы, писал он, имея в виду кибернетические системы, не обязаны знать, что вы не хотите получить тысячу фунтов ценой жизни собственного сына. Подобное предупреждение становится все более и более актуальным по мере развития кибернетических систем.

Особенно бурно дискуссия об умственных способностях ЭВМ проходила в начале 60-х годов. Большинство участников подобных дискуссий начисто отказывали ЭВМ в способности мыслить. Тем более интересно, что именно в это время решено было доверить ЭВМ ни больше и ни меньше как управление государством. Ну, говоря об управлении государством, мы, конечно, допустили преувеличение, но не так уж далеко отошли от истины. Тогда, в начале 60-х годов, была провозглашена программа создания АСУ, то есть автоматизированных систем управления отраслями промышленности (подчеркнем — это важно, — речь шла об административном управлении), и считалось, что со временем все АСУ будут объединены в общегосударственную автоматизированную систему — ОГАС.

Справедливости ради следует указать, что во всех этих названиях использовалось слово «автоматизированные», а не «автоматические», которое расшифровывалось как человеко-машинные. Предполагалось, что ЭВМ будут выступать в роли советчиков, но окончательное решение при всех условиях будет принимать человек. С такими оговорками считалось, что повсеместное внедрение АСУ в кратчайшие сроки должно привести к всеобщему благосостоянию.

Что такое отраслевая АСУ? По замыслам, это должно было выглядеть так. Где-то в центре установлена большая ЭВМ, соединенная каналами связи со всеми предприятиями отрасли. Ежедневно, а возможно и несколько раз в день, каждое предприятие передает информацию о выполнении плана, наличии сырья, комплектующих изделий и многих других параметрах, характеризующих производственный процесс. Вся информация накапливается и обобщается в памяти ЭВМ. Первая задача АСУ должна была состоять в том, чтобы на основании накопленной информации готовить всевозможные сводки и передавать эти сводки людям, занятым в административно-управленческом аппарате. Цель сводок — заменить, а в некоторых случаях дополнить существовавший до внедрения АСУ документооборот.

ЭВМ исправно решали эти задачи, и скоро наступило время, когда во всех министерствах на столах у сотрудников, кроме привычных писем на официальных бланках, можно было видеть аккуратно сложенные стопки бумаг с перфорацией по краям, изготовленных ЭВМ. Похоже, что никому из авторов проектов АСУ не приходил в голову простой вопрос: а будет ли кто-нибудь читать эти сводки?

Оговоримся сразу — мы отнюдь не склонны ставить под сомнение добросовестность всех сотрудников административно-управленческого аппарата. Речь идет о другом. Когда в процессе выработки решения кому-нибудь из руководителей не хватает информации, он запрашивает соответствующее предприятие — современные средства дозволяют это делать достаточно быстро независимо от расстояния — и получает ответ на интересующий его вопрос. А ЭВМ не знает, какой вопрос может возникнуть у руководителя. Поэтому она объединяла в сводку всю информацию, и руководителю предстояло выбрать подчас одну единственную цифру среди десятков тысяч. За отсутствием других критериев производительность АСУ до самого последнего времени, измерялась в количестве «выданных на-гора» десятичных цифр, и количество это измерялось миллионами и сотнями миллионов.

Вторая задача АСУ состояла в выработке рекомендаций. Для этой цели использовались математические методы и в первую очередь методы математического программирования. Сущность всех методов математического программирования, а на сегодня их разработано довольно много, состоит в том, что сначала выбирается некоторая переменная величина, называемая целевой функцией. Затем устанавливаются зависимости целевой функции от множества других переменных величин, характеризующих производственные процессы. Для каждой из этих величин устанавливаются ограничения, в пределах которых они могут изменяться. Каждый метод математического программирования позволяет определить такую совокупность значений параметров, при которой целевая функция принимает свое максимальное или минимальное значение.

Методы математического программирования представляют собой чрезвычайно мощный теоретический аппарат. Начало их применения относится к 20-м годам нашего века. В книге академика А. Крылова «Мои воспоминания» описывается яркий эпизод, как, используя методы вариационного исчисления (вариационное исчисление можно считать предшественником современных методов математического программирования), ему удалось чуть ли не на двадцать процентов увеличить грузоподъемность судна, которое строилось для нашей страны одной иностранной фирмой.

Большую роль сыграли методы математического программирования во второй мировой войне, когда в процессе битвы в Атлантическом океане с их помощью были рассчитаны оптимальные составы морских караванов. Автор методов линейного программирования академик Л. Конторович за их разработку получил Нобелевскую премию.

Но здесь мы снова сталкиваемся с той же ситуацией. Колдовские силы не обязаны знать, что мы хотим получить на самом деле и какой ценой. При использовании математических методов в отраслевых АСУ прежде всего не было полной ясности в том, что, собственно, надо выбирать в качестве целевой функции. Нужно ли добиваться максимума общего объема производства или максимума прибыли или, наоборот, минимума затрат. Но даже не это главное. Главное в том, что оптимальные значения параметров, которые ЭВМ добросовестно вычисляла и выдавала в качестве пресловутых рекомендаций, спускались промышленным предприятиям в виде плановых заданий, и опять-таки никому из авторов АСУ не приходило в голову, выполнимы ли эти плановые задания.

Результат не замедлил сказаться. Ни одна из отраслевых АСУ не принесла ничего, кроме убытков. Оговоримся еще раз, чтобы быть правильно понятыми, мы имеем в виду не вообще использование ЭВМ в управлении производством, а совершенно конкретные автоматизированные системы управления, которые предполагалось использовать для автоматизации процессов административного управления.

Интересно отметить и другое. Нам известен по меньшей мере один случай, когда применение ЭВМ вкупе с методами математического программирования принесло реальный и достаточно большой экономический эффект. Произошло это тогда, когда с помощью ЭВМ была проанализирована работа такси. Рекомендация, выданная ЭВМ, состояла в том, чтобы взимать дополнительную плату с пассажира за каждую посадку. Рекомендацию приняли, и экономический эффект от ее внедрения составил несколько миллионов рублей. Но нельзя умолчать, что практика взимания платы за посадку существовала ранее во многих странах и для ее внедрения там не понадобилось никаких ЭВМ.

В пору расцвета АСУ чаще всего повторялось слово «кибернетика». Именно тогда в составе многих республиканских академий создавались институты технической кибернетики. Создавались, как правило, на базе вычислительных центров, и изменение названия никак не сказывалось на существе выполняемых работ. Довольно часто ставился знак равенства между словами «научный» и «кибернетический» метод управления. И при этом опять-таки никому не приходило в голову, что методы, использовавшиеся в отраслевых АСУ, в основе своей не являются кибернетическими.

Попробуем обосновать это утверждение. Мы нарочно привели столь подробное описание отраслевой АСУ, чтобы сделать ясным основной принцип ее функционирования. А принцип этот в двух словах сводится к следующему. Определить с помощью математических методов (которые сами по себе могут быть весьма эффективными) некоторые контрольные цифры, спустить эти цифры в виде плановых заданий и потребовать выполнения этих заданий. Подобный метод можно определить как метод жесткого управления.

Чему учит нас кибернетика, или, точнее, теория автоматического управления? Мы не раз говорили, что с появлением слова «кибернетика» практически ничего не изменилось. Методы автоматического управления продолжали разрабатываться и совершенствоваться в том же русле, что и в докибернетический период.

Прообразом любой системы автоматического управления до сих пор можно считать знаменитый регулятор Джеймса Уатта, предложенный им в 1769 году. Регулятор Уатта служит для регулирования скорости вращения паровой машины. Для того чтобы изменить скорость, надо изменить количество пара, поступающего в цилиндры. Следуя методам жесткого управления (как в АСУ), для этой цели надо было бы менять температуру воды в котле или вообще подключать к цилиндрам другой котел. Но Д. Уатт решил эту задачу иначе. Для регулирования количества пара он изменял положение заслонки в паропроводящей трубе. Изменялось не само количество пара, а условия его протекания. Именно изменение условий и является сущностью любых методов автоматического управления или, если угодно, кибернетических методов.

Применительно к отраслям промышленности условия протекания производственных процессов имеют экономическую природу. Экономические (а не административные) методы управления, то есть хозрасчет, самофинансирование, а еще точнее, разумное сочетание экономических и административных методов можно считать кибернетическими или, попросту говоря, научными. Неудачи отраслевых АСУ объясняются тем, что их создатели на первых порах полностью игнорировали экономические методы.

Можно ли из всего сказанного сделать вывод, что средства, затраченные на создание отраслевых АСУ, а это миллиарды рублей, были выброшены на ветер? Такое мнение было бы неверным. Неверным потому, что для того чтобы управлять, нужна информация. И если сначала эта информация использовалась неправильно или не использовалась вообще, то сам факт наличия информации создает предпосылки для применения правильных, эффективных экономических методов управления.

При создании АСУ впервые была поставлена задача создания информационных комплексов, то есть комплексов, представляющих собой единство технических средств получения, передачи и обработка информации. В попытках создания отраслевых АСУ были заложены основы современной информационной индустрии. Программы разработки и внедрения АСУ оказали существенное влияние на становление и развитие в стране промышленности средств вычислительной техники.

Средства информационной индустрии в промышленности в основном созданы и могут быть использованы сегодня для реализации прогрессивных методов управления и координации. Но существенно и другое. Опыт (хотя и неудачный) эксплуатации АСУ прояснил много вопросов. В частности, стало понятно, что информация обладает структурой. Прояснилась также роль, которую играет структура при построении информационных систем.

Попробуем пояснить сказанное на примере тех же АСУ. Пусть имеется некоторая отрасль промышленности, содержащая в своем составе, скажем, сто промышленных предприятий. Первая и главнейшая задача АСУ состояла в том, чтобы накопить в памяти центральной АСУ самые разнообразные сведения, связанные с деятельностью этих предприятий. Все сведения, взятые вместе, представляют собой массив, состоящий из отдельных единиц — их называют также записями. Общее количество записей в массиве измеряется миллионами, а подчас и миллиардами. Записи, в свою очередь, имеют самую различную природу. Это сведения о выполнении плановых заданий, сведения о наличном оборудовании и степени его использования, сведения о состоянии складских запасов, сведения о кадрах и многое другое.

Смысл образования всего массива состоит в том, чтобы получать с его помощью разные справки. Эти справки опять-таки имеют различную природу. В какой-то момент, например, надо узнать, каким запасом болтов диаметром десять миллиметров располагает вся отрасль в целом. А в следующий момент и для других целей — сколько болтов любых типоразмеров хранится на одном конкретном складе. Для получения ответа на первую справку нужно перебрать весь массив и отобрать из него сведения, касающиеся конкретного типоразмера, но зато по всей отрасли, в другом случае — сведения, касающиеся одного склада, но зато по всем типоразмерам.

То, что мы назвали структурой информации или, как часто говорят, структурой данных, состоит в том, что отдельные записи определенным образом тяготеют друг к другу, причем эти связи меняются в зависимости от вида запроса. С задачами подобного типа столкнулись уже на самом раннем этапе использования ЭВМ. Вначале единственным методом их решения представлялся метод сортировки данных. Все данные, составляющие массив, в ответ на каждый запрос перебирались по одному и разделялись по определенному признаку (скажем, болты и не болты).

Конец 50-х и начало 60-х годов ознаменовались появлением огромного количества научных работ, связанных с созданием различных методов сортировки. Посвящались этим вопросам и многочисленные международные конференции. Однако количество данных в массивах непрерывно возрастало, и скоро стало ясно, что, даже несмотря на непрерывно растущую производительность ЭВМ, перебор всех данных, составляющих массивов, в ответ на каждый запрос оказывается нереальным. Путь к решению проблемы лежал в структурировании данных с самого начала, при образовании массивов.

Таким образом возникло понятие базы данных, или, как часто говорят, банка данных. База данных — это все тот же массив, в котором, однако, отдельные записи не просто свалены в кучу, а как-то упорядочены. С этой целью каждая запись оформляется определенным образом. Она снабжается заголовком, содержащим некий набор сведений о записи, а также примечаниями. Примечания и решают задачу упорядочения. Первые базы данных относились к индексно-последовательному типу. Говоря упрощенно, индексно-последовательная структура базы данных состояла в том, что в примечаниях к каждой записи указывались заголовки нескольких записей, так или иначе связанных с этой записью. Записи выстраивались в своеобразные цепочки, или последовательности, — отсюда и название.

Дальнейшее развитие привело к появлению реляционных баз данных. Слово «реляционный» в переводе на русский язык означает «основанный на отношениях». Имеется в виду, что отдельные пары записей находятся в определенных отношениях друг к другу. Полный перечень подобных отношений и составляет структуру базы данных.

База данных чрезвычайно сложная конструкция. Отношения между записями оформляются в специальные таблицы, которые, в свою очередь, обладают структурой. Таблицы эти обрабатываются по специальным программам. Программы образуют множество, которое само по себе требует упорядочения и управления. Этим занимается опять-таки программа. Все перечисленное составляет систему поддержки базы данных. Только ЭВМ, обладающие современными производительностью и объемом памяти, сделали возможным создание баз данных, отвечающих элементарным требованиям. Но зато после накопления даже небольшого опыта работы с базами данных стало ясно, что структурой обладают не только записи, имеющие отношение к АСУ, но и вообще любая информация.

Более того, после достижения определенного уровня сложности структурированные данные приобретают способность к самоорганизации.

Новорожденный ребенок активно познает внешний мир. Он двигает ручками и ножками. Каждый раз, когда рука ребенка наталкивается на препятствие, в его мозгу появляется «запись». Постепенно такие записи накапливаются. Еще через некоторое время между всеми записями подобного типа устанавливаются отношения — «твердо». С этого и начинается процесс структурирования информации. Проходит еще некоторое время, и возникает следующий, более высокий иерархический уровень. На этом уровне устанавливаются отношения между понятиями «твердо» и «больно».

Первые попытки создания баз данных относятся к середине 70-х годов. Сейчас можно сказать, что до этого времени ЭВМ находились в эмбриональном состоянии, а с момента появления баз данных они перешли в состояние младенчества. В этом состоянии ЭВМ пребывают до сих пор, однако легко заметить, что младенец уже подает определенные надежды.

Существенный этап на пути развития информатики, если не считать самого факта появления баз данных, состоял в том, что наконец заметили: отношения между записями совсем необязательно должны быть формально-математическими. Наряду с понятием базы данных появилось понятие базы знаний, а также понятие логико-лингвистической модели. Академик Г. Поспелов пишет по этому поводу:

«Революция в информатике, приведшая к становлению новой технологии использования ЭВМ и индустрии интеллектуальных систем, стала возможной благодаря тому, что в теории искусственного интеллекта были разработаны логико-лингвистические модели.

В отличие от математических логико-лингвистические модели носят семантический характер. Они отражают конкретность данной ситуации, данного объекта управления, знания руководителей, плановиков, проектировщиков, разработчиков, исследователей. Конкретность обычно выражается в описательной (вербальной) форме и, разумеется, не поддается представлению в виде универсальных математических моделей. В науках и сферах деятельности, трудно формализуемых или совсем не формализуемых с помощью математических моделей, логико-лингвистические модели выполняют их роль. Применение ЭВМ в этом случае предполагает наличие триады: логико-лингвистическая модель — алгоритм — программа. Отметим, что именно логико-лингвистические модели привели к появлению баз знаний…

Поскольку все интеллектуальные системы ориентированы на знания, а при использовании ЭВМ мы обычно употребляем понятие „данные“, очевидно, требуется обозначить различия между ними. Это не так легко сделать, ибо данные тоже несут в себе определенные знания. Они организуются в специальные базы (банки) и могут отражать числовые параметры обрабатываемых программами математических моделей или, например, текущее состояние реализации планов предприятиями какой-либо отрасли промышленности. После обработки этих данных можно дать обобщающие характеристики выполнения плана отраслью, выявить узкие места, составить прогноз на будущее и т. п. Одним словом, получить новые знания. Следует подчеркнуть, что данные всегда пассивны: активны только обрабатывающие их программы. В противоположность пассивности данных знания у человека активны. Недостаток знаний вызывает стремление их пополнить. Противоречие в знаниях и устранение его могут привести к новым знаниям. Отдельные фрагменты знаний обладают связностью, их можно интерпретировать. Логико-лингвистические модели в той или иной степени отображают эти особенности знаний».

Рассмотрим такой пример. Имеются два массива записей, из которых один содержит полное множество симптомов, так или иначе характеризующих состояние человеческого организма. Сюда относятся данные измерения температуры тела, частота пульса и дыхания, окраска кожи, биохимический состав крови и выделений, данные рентгеноскопических обследований, кардиографии, энцефалографии и тому подобное, всего не перечислишь. Другой массив записей содержит названия всех известных медицине заболеваний. Оба массива структурированы внутри. Это значит, что между отдельными записями устанавливаются отношения. Например, между данными измерения температуры устанавливаются отношения «до» и «после», в результате чего образуется конструкция (такие конструкции называют семантическими сетями), носящая название «суточное изменение температуры». Устанавливаются также отношения между данными измерения температуры и окраской кожных покровов, данными биохимических анализов и рентгеноскопических исследований. В конечном итоге образуются структуры, известные в медицине как симптомокомплексы, или синдромы. Наконец, на самом высшем уровне устанавливаются отношения между симптомокомплексами и названиями болезней. Результатом является ЭВМ, способная поставить медицинский диагноз.

Теперь самое главное. Вопреки чаще всего высказываемому мнению такую ЭВМ совсем необязательно программировать на установление диагноза. Все, что требуется, это снабдить ее способностью структурировать данные, то есть устанавливать отношения между записями на основании информации, поступающей из внешнего мира. Такая ЭВМ может стажироваться в клинике, постоянно получая ту же исходную информацию, которую получают врачи, и сообщения об установленных диагнозах. Постепенно в ней будет формироваться база знаний.

Еще одна чрезвычайно важная подробность. На определенных этапах обучения ЭВМ наверняка будет ставить в соответствие одному и тому же сформированному ею симптомокомплексу несколько различных заболеваний. Подобное явление будет восприниматься ею как ошибка, и в ответ на это она будет требовать дополнительных знаний. Это и есть проявление того, что мы назвали способностью к самоорганизации.

Другим примером такого же рода могут служить демонстрировавшиеся в телевизионных передачах пейзажи поверхности планеты Венера, вид ядра кометы Галлея и, наконец, в самое последнее время пейзаж поверхности одного из спутников Юпитера. Эти изображения строились ЭВМ на основе множества фотографий, сделанных аппаратурой советских и американских межпланетных станций и переданных на Землю. Если бы нам показали любую из этих фотографий, мы бы не нашли в ней ничего общего с полученными пейзажами. Но затем шел весьма кропотливый процесс. Фотографии разбивались на мелкие фрагменты, каждый из которых использовался в качестве отдельной записи базы знаний. Записи структурировались, и выявлялись существующие между ними отношения. Конечным результатом этого процесса во всех случаях оказывался цветной пейзаж, который, кроме всего прочего, производил огромное впечатление даже своими чисто эстетическими достоинствами.

Так постепенно вырисовываются перед нами основные черты нового, пятого, поколения ЭВМ. Главное для пятого поколения — это наличие базы знаний и интеллектуальных терминалов, обеспечивающих общение ЭВМ с человеком на естественном языке. Свое задание ЭВМ получает в процессе диалога с пользователем, причем инициатива в этом диалоге принадлежит ЭВМ. Организация обработки информации сводится к следующему.

Прежде всего определяется круг понятий, отвечающих некоторой определенной предметной области. В качестве такой области можно выбрать все, что угодно, начиная от решения кроссвордов и кончая теоретической физикой. Важно, чтобы область была четко очерчена, а отобранные понятия по возможности не допускали двусмысленности. На основе отобранных понятий формируется язык — первая ступень машинного интеллекта.

Здесь имеет смысл сделать оговорку. Часто слова о том, что исходные понятия не должны допускать двусмысленности, понимают чересчур буквально и при этом делают вывод, что ЭВМ способна оперировать лишь с достаточно примитивными категориями. Это не так. Там, где нужно, допускается необходимая гибкость. В частности, в последние годы большое значение придается теории расплывчатых множеств. В основу этой теории положена концепция объектов, до определенной степени относящихся к тому или другому классу. Поэтому если и говорить о четкости определений, то не из-за возможностей ЭВМ, а в связи со стремлением к достижению максимальной эффективности.

Все сказанное справедливо применительно к грамматике создаваемого языка. В принципе это доказано многими примерами, ЭВМ способна общаться с пользователем на обычном, как говорят, естественном языке со всеми его особенностями, включая омонимию, синтаксические нестрогости, множество исключений из правил и т. п. Если к синтаксису машинных языков мы предъявляем гораздо более жесткие требования, то это диктуется соображениями надежности и эффективности. А тот факт, что машина способна работать в условиях существенной синтаксической недоопределенности, доказывается успешными опытами по дешифровке с помощью ЭВМ текстов, написанных на неизвестных, в частности, мертвых языках.

Создав язык, мы переносим задачу в память ЭВМ и тем самым получаем возможность использовать достаточно богатый к настоящему времени арсенал средств искусственного интеллекта. Все средства делятся на две основные категории: обеспечивающие формулирование цели и обеспечивающие достижения этой цели. В том и в другом случае предоставляется широчайший спектр возможностей. Всевозможные цели переработки информации выбираются из некоторого множества, ограниченного, с одной стороны, простым расположением сообщений в заданном порядке, например, по алфавиту, а с другой — созданием произведения, отвечающего определенным эстетическим требованиям. Различие между этими двумя постановками носит скорее количественный, чем качественный характер. Что касается средств достижения цели, то здесь также существует много отработанных приемов. Как правило, все сводится к выбору одного приема или некоторой их последовательности.

Простейший из примеров — полный перебор. Легко представить себе схему, в соответствии с которой некое сообщение (пусть это будет шахматный ход) сначала конструируется, затем анализируется на соответствие одному или группе критериев, вытекающих из ранее поставленной цели, и наконец либо отбрасывается, либо остается в списке сообщений — кандидатов на следующий тур анализа. Главное в том, чтобы не пропустить ни один из возможных вариантов сообщений.

Полный перебор, единственный среди всех методов, дает гарантию выбора наилучшего во всех отношениях варианта. Однако, как правило, реализация полного перебора нереальна из-за недостатка времени и объема памяти. Поэтому обычно используются методы направленного перебора.

Основной механизм здесь тот же самый. Сообщения генерируются, анализируются и либо принимаются, либо отбрасываются. В то же время при направленном переборе на каждом из промежуточных этапов вырабатывается система оценок, и к следующему этапу переходят на основе этих оценок. Сами оценки могут иметь как детерминированный, так и вероятностный характер.

В качестве примера направленного перебора можно взять ту же шахматную стратегию. Считается, что потеря фигуры — это почти всегда плохо. Поэтому при планировании стратегии игры в шахматы методом направленного перебора сразу отсекаются все последовательности ходов, которые заканчиваются или могут закончиться потерей фигуры. Все это достаточно убедительно. Но подобные стратегии не позволяют использовать такой прием, как жертва фигуры, довольно часто с успехом применяемый шахматистами.

При формировании оценок широко используется классификация. Другими словами, обеспечивается возможность принять или отбросить сразу целый класс сообщений, однородных в смысле определенных критериев. Наконец, огромную роль при организации направленных переборов играет предыдущий опыт, результаты которого оформлены в виде массивов с иерархической структурой — баз данных.

Остается добавить, что процесс обучения ЭВМ мало отличается от процесса обучения человека. Каковы и в том и в другом случае основные этапы процесса?

Первый — формирование языка, в нашем случае это освоение терминологии и построение мысленных моделей.

Второй этап — формирование методологии исследований. И для ЭВМ и для человека она использует логику. Однако лишь в относительно простых случаях можно ограничиться формальной логикой. Большинство задач творческого характера требует привлечения диалектической логики. На диалектической логике основана, в частности, теория расплывчатых множеств.

Наконец, наиболее важен, пожалуй, третий этап — обучение на опыте. Здесь у ЭВМ те несомненные преимущества, что они ничего никогда не забывают. Любая информация, зафиксированная в их памяти, остается в ней, если только не поступает специальной команды на уничтожение, и учитывается всякий раз, когда возникает необходимость принимать решение. Кроме того, объем памяти ЭВМ практически не ограничен.

Еще одна характерная особенность сегодняшнего состояния информатики — ЭВМ проникают в домашний быт. Вопрос о том, приобретать или не приобретать домашнюю ЭВМ, не успев возникнуть, практически потерял свое значение. ЭВМ, если это уже не случилось, обязательно проникнет в ваш быт. Либо в корпусе ручных часов, либо как добавление к стиральной машине. Если сегодня обычными стали электронные часы, встроенные в корпус шариковой ручки, то завтра у вас на столе окажется ручка со встроенной ЭВМ, причем эта ЭВМ позволит не просто выполнять арифметические действия, а, скажем, исправлять ошибки в тексте, написанном этой ручкой. Так что вопрос не в том, приобретать или нет домашнюю ЭВМ, вопрос в том, готовы ли мы к ее появлению.

Прежде всего язык. Каждая информационная система, базирующая на ЭВМ, содержит в своем составе язык или несколько языков. Развитие машинных языков подчинялось все тем же двум противоречивым стремлениям к универсализации и специализации. Было время, когда побеждала, по всей видимости, последняя. Количество различных языков, разработанных для ЭВМ, перевалило за тысячу. Однако жизнь тут внесла свои коррективы. Подавляющее большинство из них так и осталось неиспользованным.

На сегодня в обращении находится относительно небольшое количество как универсальных, так и специализированных языков. Причем существование и тех к других, как правило, находит веские оправдания. Например, язык кремниевых компиляторов, естественно, должен быть специализирован. То же самое относится к группе информационно-поисковых языков. Прошедший за истекшее десятилетие естественный отбор выделил небольшую группу универсальных языков, позволяющих описать любые последовательности операций, в пределах информационных систем.

Часто высказывается мнение, что в недалеком будущем на смену машинным языкам придут языки естественные. Возможность обмена информацией на одном или нескольких естественных (русском, английском, французском и других) языках принимается, в частности, как одна из характерных черт ЭВМ пятого поколения.

Действительно, реальная возможность создать информационную систему, способную обмениваться информацией на естественном языке, существует уже сегодня. Более того, ведутся успешные опыты по организации диалога между человеком и ЭВМ обычной речью. Есть системы, принимающие и передающие информацию голосом по обычным телефонным каналам.

Вопрос не так прост, как кажется, и рассматривать его следует как частный случай другого, глобального вопроса. Его можно сформулировать так: правильно ли рассматривать ЭВМ сегодня и в обозримом будущем лишь как слугу, слепо выполняющего приказы, хоть и сложные, или основным направлением развития следует считать использование возможностей взаимного дополнения человеческой культуры и некоторой квазикультуры, которую породила техносфера, в виде информационных систем, базирующихся на многих ЭВМ?

Применительно к языкам все это выглядит следующим образом. Любой естественный язык располагает неисчерпаемым богатством изобразительных средств. Это, несомненно, справедливо. Как справедливо и то, что лучше всех должны владеть естественными языками писатели. Но почему же тогда существует наука литературоведение, основная цель которой — растолковать, что, собственно, хотел сказать тот или иной писатель своими произведениями? Почему он сам, без посредников, не может передать свои мысли читателю?

На самом деле нет одной Наташи Ростовой, как нет одного Павки Корчагина. Их столько, сколько людей прочитали «Войну и мир» и «Как закалялась сталь». Неопределенность и есть та цена, которую мы платим за богатство изобразительных средств естественных языков. В противоположность этому машинные языки предельно конкретны. Если они и допускают оттенки, оттенки строго регламентированные. Смысл любого высказывания на машинном языке совершенно однозначен и не требует дополнительных толкований.

Поставленный нами вопрос теперь звучит так: какую из двух возможностей выбрать — обучить ЭВМ естественным языкам и в дальнейшем общаться с ними только на естественных языках или дополнить человеческие лингвистические средства машинными языками, что в конечном итоге придаст естественным языкам (конечно, там, где это необходимо) большую конкретность и, если можно так выразиться, квантовость?

Скажем прямо, мы сторонники второго пути. Всеобщее овладение компьютерной грамотностью — это не печальная необходимость, вызванная недостатками ЭВМ, напротив, это блестящая возможность внести в человеческую культуру дополнительные грани, которые позволят не только обогатить изобразительные средства, но в определенном смысле усовершенствовать образ мышления. Недаром, к примеру, слово «алгоритм» прочно вошло в наш лексикон и часто используется в контекстах, не имеющих отношения к ЭВМ.

До сравнительно недавнего времени каждая информационная система была связана с конкретным типом ЭВМ. Весьма примечательно, что типы ЭВМ порождали своеобразные человеческие коллективы. Так, до самого последнего времени у нас существовали сообщества пользователей ЭВМ типа «Урал», пользователей ЭВМ типа «Минск» и тому подобные.

По мере развития и совершенствования информационных систем происходил неизбежный процесс их обособления от соответствующих технических средств. Сегодняшняя информационная система существует независимо от каких-либо типов ЭВМ. Более того, она с равным успехом может быть сосредоточена в памяти одной большой или сверхбольшой ЭВМ, а может быть распределена по множеству малых, в частности, персональных ЭВМ. Пожалуй, самым ярким выражением современного состояния информационных систем и средств их материальной поддержки могут служить локальные вычислительные сети.

Мы уже говорили, что локальная вычислительная сеть — это коллектив ЭВМ, сосредоточенных в относительно небольшом пространстве (отсюда и название «локальный»), соединенных друг с другом, а также, возможно, с большой ЭВМ. При этом неважно, сколько персональных ЭВМ находится в распоряжении одного пользователя. Как первоначальная стоимость, так и эксплуатационные затраты, относящиеся к одной персональной ЭВМ, в ближайшем времени станут аналогичными затратам, скажем, на телефонный аппарат и в дальнейшем будут неуклонно снижаться. При проектировании локальной вычислительной сети основной вопрос сводится не к распределению персональных ЭВМ между пользователями, а к распределению информационной базы между персональными ЭВМ. Например, нужно ли иметь в каждой ЭВМ трансляторы с соответствующих языков или сосредоточить все трансляторы в одном месте и вызывать по мере необходимости?

Вопрос этот не прост. При его решении приходится учитывать множество различных соображений, в том числе и соображение сохранности информационной базы, надежности функционирования и проблему несанкционированного доступа. Для нас важнее другое.

В современных условиях технические средства, то есть сами ЭВМ, играют роль посредников между информационной системой и человеком. При этом необходимо дать себе ясный отчет в том, что отдельные информационные системы объединяются, а по сути дела уже объединились в единую систему, которая имеет все основания претендовать на название квазикультуры. Нужно ли отводить ей некую вспомогательно-подчиненную роль, например, справочной службы телефонной сети или следует рассматривать ее как дополняющий, но самостоятельный элемент человеческой культуры в целом?

Этот вопрос лежит в основе проблемы «информатика и человек». Все соображения, рассмотренные в этой книге, ориентируют читателя на второе из двух решений. То, что можно назвать мышлением ЭВМ, весьма своеобразно и уж во всяком случае в отдельных своих аспектах не является простым отражением мышления человеческого. Это обстоятельство проявляется особенно ярко в связи с совершенствованием квантовой картины мира. Поэтому именно на пути взаимного дополнения информационных систем и их гармонического развития следует ожидать особо весомых вкладов в человеческую культуру в целом.

В этой связи можно рассмотреть одно интересное предположение. В последние годы достигнут огромный прогресс в биотехнологии. Основывается биотехнология на открытой недавно возможности конструировать искусственные генные структуры. Естественный генный аппарат представляет собой типичную информационную систему со всеми ее составными частями: языком, базой данных (набор хромосом) и операционным аппаратом, в роли которого выступают ферменты. Но мы не ставим себе целью обсуждать возможности биотехнологии. Нас интересуют два утверждения, часто повторяемые в последнее время специалистами-биотехнологами.

Первое — в недалеком будущем (называют даже цифру — к 2000 году) технические средства ЭВМ будут создаваться методами биотехнологии. С этим утверждением мы в принципе готовы согласиться, хотя и относимся с большим недоверием к попыткам прогнозировать там, где основные тенденции еще до конца не проявились. В конце концов, кремниевый компилятор содержит в себе многие черты генного аппарата.

Второе утверждение сводится к тому, что опять же в недалеком будущем появится и будет практиковаться имплантация ЭВМ, создаваемых методами биотехнологии, в человеческий организм. Технически здесь нет ничего невозможного, и это подтверждается, в частности, успехами, достигнутыми в последние годы в области микрохирургии нервных тканей. Однако с принципиальных позиций хочется воспользоваться случаем и повторить еще раз, что всякий путь, основанный на поглощении одной культуры другой или на создании синтетических макрокультур, представляется менее перспективным, чем путь, основанный на дополнении одного другим.

Все только что сказанное требует иллюстраций. В качестве простейшего примера рассмотрим уже состоявшееся сегодня содружество человека и ЭВМ при создании мультипликационных фильмов. Создавать их обычными способами — весьма трудоемкий процесс, поскольку для реализации эффекта движения каждую фигуру приходится рисовать тысячи раз в разных позах. Эту-то работу берет на себя ЭВМ. Художнику-мультипликатору достаточно дать ключевые рисунки, отражающие внешний облик героя и характер его поведения.

Но можно пойти дальше. Во всяком рисунке лишь несколько характерных черт отражают индивидуальность. Все остальное служит своеобразным фоном, на котором выступают эти черты. Похожий портрет человека можно дать всего несколькими штрихами, чем широко пользуются карикатуристы и криминалисты при составлении так называемых фотороботов. Можно представить себе совместную работу человека и ЭВМ над мультфильмом, в процессе которой человек изображает только характерные черты. Остальное достраивает ЭВМ.

Но и это еще не все. ЭВМ сама способна создать образ и предложить его на суд человека. При этом широко используются свойства организации баз данных. В базе данных хранится множество заготовок, разделенных на классы, снабженные родовыми именами. Задание для ЭВМ формулируется, скажем, в таком виде: тощая грустная угловатая фигура. ЭВМ представляет заказчику несколько вариантов, в которые можно вносить поправки. Варианты, по какой-то причине в данном случае не устраивающие, но понравившиеся, отправляются в память. Там они либо хранятся до поры до времени, либо используются как заготовки для создания новых вариантов. Что касается системы оценок, то опять-таки здесь можно не ограничиваться оценкой одного человека — партнера ЭВМ, а, например, заносить в базу знаний рецензии на ранее созданные фильмы.

Все это не фантазия. В Париже в недавно построенном кинотеатре «Жеод» с полусферическим экраном площадью тысяча квадратных метров демонстрируется пятнадцатиминутный фильм «Волшебное яйцо», сценаристом, режиссером, художником, оператором и композитором которого является ЭВМ. О фильме шло много споров, но ясно одно (и это мы можем подтвердить на собственном опыте) — он не оставляет зрителей равнодушными.

В конечном итоге мы можем увидеть ЭВМ в роли ученика великого художника, воспринимающей замысел метра и создающей произведения, в которые человек вносит лишь несколько завершающих мазков. Заверяем читателя, что, говоря все это, мы не забыли известную истину: именно завершающие мазки и делают произведение искусства гениальным.

В таком содружестве весьма эффективными должны оказаться отношения партнерства. Например, для ЭВМ не составляет никакого труда безукоризненно следовать законам перспективы, устанавливать равновесие, выбирать соотношения планов. То же самое свойственно архитектуре, когда по отдельным наброскам восстанавливается трехмерное изображение здания.

Огромные возможности таятся в системах автоматизированного проектирования (САПР). Человек — партнер САПР выступает в роли руководителя конструкторского бюро, который предлагает основной замысел конструкции. В задачи ЭВМ входит не только удовлетворение неким эстетическим требованиям, но и выполнение строгих математических расчетов, позволяющих оценить соответствие проектируемой конструкции техническим требованиям.

Отношения партнерства человека и ЭВМ особенно ярко проявляются в игровых ситуациях. Сегодня существует огромное количество компьютерных игр, среди которых есть и примитивные, а есть и достаточно серьезные, развивающие способности. Особого упоминания заслуживают широко практикуемые в настоящее время деловые игры, где в качестве партнеров-учеников выступают руководители высокого ранга. Большие возможности таятся в использовании игровых ситуаций в процессе обучения в школах и вузах.

Такова в общих чертах новая отрасль науки, техники и производства, получившая название информатики. К ведению информатики относятся все системы, устройства и процессы, связанные со сбором, хранением, переработкой и отображением информации. Конечно, далеко не все из них нашли место на страницах этих бесед. Так, например, ни разу не было произнесено слово «роботы», хотя робототехника справедливо считается одним из наиболее ярких достижений информатики.

Но о роботах нельзя упоминать вскользь. Они заслуживают отдельной книги. Точно так же в наших беседах мы почти ничего не сказали о микропроцессорах и многом другом. И все же мы надеемся, что тот, кто дочитал наши беседы до конца, получил достаточно полное представление о том, то такое информатика, о главных стоящих перед ней проблемах и перспективах на будущее.

Для современного состояния информатики характерно объединение отдельных процессов переработки информации в мощную информационную индустрию, развивающуюся в национальных, а в отдельных случаях и в глобальных масштабах. Столь бурное развитие информатики стало возможным благодаря поистине фантастическим успехам интегральной электроники и, конечно, благодаря проведенным в последние годы фундаментальным исследованиям в области теории информации.