Б.В. Бирюков В.Н. Тростников Жар холодных числ и пафос бесстрастной логики

Формализация мышления от античных времен до эпохи кибернетики.
ИЗДАТЕЛЬСТВО «Знание»
Москва
1977

ВВЕДЕНИЕ

Людям всегда было свойственно стремление понять свою цивилизацию, дать ей емкую характеристику, выделить главное в ее научно-технических достижениях. Так рождались многие определения, часто получавшиеся очень удачными, — «век пара», «век электричества» и т. д. Мы, люди второй половины XX столетия, тоже пытаемся афористично выразить основные признаки той материальной среды, которая создана нашими усилиями и которая окружает нас со всех сторон. При этом мы понимаем, что в такое афористическое определение должно входить не столько то, что лежит на поверхности, что сразу бросается в глаза, сколько то, что имеет перспективы развития, что настойчивее чего-либо другого стучится в нашу дверь. И очень часто, давая такое определение, мы говорим: мы живем в век кибернетики.

...Неприметное здание в три или четыре этажа. Вы входите в вестибюль, проходите коридор и попадаете в обширный зал, заставленный металлическими шкафами. Внезапно раздается частая дробь глухих ударов, и вы видите, как из резиновых вальцов выползает широкий лист бумаги с наносимыми строка за строкой рядами цифр. В этих цифрах — результат только что выполненной математической процедуры, на которую у человека могли бы уйти годы труда. За считанные минуты ее произвел один из представителей кибернетического племени искусственных счетчиков. Проникнитесь важностью момента: вы присутствовали при проявлении первых проблесков «искусственного разума», предназначенного многократно усилить естественный человеческий разум, наблюдали историческое пробуждение стихии, которой, как можно предвидеть, суждено великое будущее...


Можно ли попытаться конкретно обрисовать все те изменения в науке, технике, во всем укладе человеческой жизни, которые сулит стремительное развитие кибернетики (в 1953 г. на земном шаре было несколько десятков примитивных ЭВМ; сейчас число «больших» ЭВМ перевалило за 100 тысяч, и среди них имеются «гиганты мысли», выполняющие до миллиарда операций в секунду)? Мы убеждены, что сделать это невозможно: из-за лавинного роста научно-технической информации судьбы будущей материальной основы цивилизации плохо «вмещаются» в существующие описательные средства, и прогнозирование ее развития является труднейшей задачей. Правда, нам хотелось бы указать на некоторые линии, по которым, как мы полагаем, воздействие ЭВМ на нашу жизнь станет в недалеком будущем особенно ощутимым (например, изменение всего института администрирования, связанное с переходом от «волевых» и интуитивных методов к оптимальному управлению);

но мы представляем себе, как через не очень много лет читателю попадется в руки наша слегка пожелтевшая книжка, и он с усмешкой скажет о нас: «Какая же бедная была у них фантазия!» — представляем эту сцену и отказываемся от предсказаний. Провидеть сейчас даже главные последствия распространения ЭВМ, пожалуй, не намного легче, чем первобытному человеку угадать последствия изобретения орудий труда. Тогда был сделан первый гигантский шаг в становлении всей человеческой цивилизации — появилось продолжение человеческой руки. Сейчас сделан второй шаг: возникло продолжение человеческого мозга.

Так откуда же взялась эта новая сила? Ясно, что она не спустилась с неба, что ее создали люди. Но какие люди и когда создали ее? Распространено мнение: кибернетика возникла в 40-х годах на базе развитого приборостроения и развитой электроники, благодаря идеям Норберта Винера, занимавшегося в то время вопросами управления артиллерийской стрельбой. Из этой схемы вытекают два главных вывода: во-первых, кибернетика есть типичное дитя нашего времени, во-вторых, ее появление на свет обязано в основном непосредственным требованиям практики. Даже те, кто знает о древнегреческом корне слова «кибернетика» и о том, что это слово употреблял уже Ампер в своей классификации наук (причем в смысле, имеющем параллель с его современным значением), нередко воспринимают кибернетику как явление новейшее. В действительности же эта область знания и практической деятельности слишком глубока и серьезна, чтобы принадлежать лишь ультрасовременности.

Кибернетику не могли единолично создать ни Н. Винер, ни К. Шеннон, ни Дж. фон Нейман, поскольку необходимая для этого мыслительная работа во много раз превосходит возможности даже самого одаренного человека. Она явилась итогом и завершением длительного пути развития теоретической мысли и практики. Ближайшие предвестники и предшественники кибернетики прослеживаются с такой ясностью и определенностью, что могут быть названы точно; кстати, они меньше всего имеют отношение к древнегреческим идеям об управлении и взглядам Ампера. Это прежде всего две области: «чистая» математика — математика в ее наиболее «абстрактных» разделах — и экспериментально-теоретическая нейрофизиология. В этой книге мы будем говорить только о первой предпосылке кибернетики — об отрасли математики, которая изучает построение формальных дедуктивных теорий и обычно называется математической логикой. Без интенсивного развития этой науки, начавшегося еще на пороге нашего столетия, без серии блестящих результатов, полученных логиками в тридцатых годах, без создания символического логического аппарата и детальной разработки методов логики нечего было бы и думать о кибернетике.

Замечательно в этой преемственности вот что. Люди, закладывавшие основы современной формальной логики и теории логического вывода, были типичными «кабинетными» учеными, не помышлявшими ни о каких практических приложениях своих теорий. Готлоб Фреге, Давид Гильберт, Алан Тьюринг, как и их предшественники — Вильгельм Лейбниц, Джордж Буль и другие, были бы, вероятно, удивлены, если бы им в свое время сказали, что их абстрактные результаты в конечном счете трансформируются в фактическое сооружение гигантских и дорогостоящих приборов, занимающих огромные, специально построенные здания, приборов, составляющих гордость и надежду промышленных фирм и организаций, которые ставят превыше всего отнюдь не теории, A практические, деловые и финансовые вопросы.

Превращение «чистой» мысли в нечто внушительно материальное — превращение не прямое, а многократно опосредованное, но такое, что цепочка, соединяющая причину и следствие, видна совершенно отчетливо, всегда удивляет нас и вдохновляет на философские размышления. Они приходят к нам, например, когда мы узнаем, что именно такого рода цепочка ведет от формул теории относительности, родившихся за письменным столом Эйнштейна, к циклопическим синхрофазотронам, в изготовлении которых принимают участие сотни заводов. Связь абстрактной математической логики с современной кибернетикой — не менее яркое доказательство того, что «чистая» мысль есть понятие условное и нуждающееся в уточнениях, что мысль — это огромная реальная сила.

На последующих страницах мы постараемся раскрыть связь между работами в области оснований математики и становлением кибернетики как можно полнее. Нас будет интересовать в основном последний период развития математической логики и теории логического вывода, начавшийся с нашим столетием. Однако мы не сочли возможным обойти молчанием и предысторию формальной логики — «общеязыковую» логику, заложенную еще Аристотелем и получившую сильное развитие в средние века.

Разумеется, говоря о преемственности между абстрактнейшими математическими теориями и промышленной кибернетикой, мы не открываем Америки. Специалисты хорошо знают о дальнем происхождении идей кибернетики, об абстрактно-теоретических корнях даже таких, казалось бы, технических дисциплин кибернетики, как разработка языков программирования. Во многих работах говорится об этом с полной определенностью. Например, Э. Николау в книге «Введение в кибернетику» пишет: «Было бы, однако, ошибочным считать, что эта новая и исключительно важная для дальнейшего развития общества наука появилась сразу, без длительной исторической подготовки»[1].

Утвержденные XXV съездом КПСС Основные направления развития народного хозяйства СССР на 1976— 1980 годы в качестве главной задачи десятой пятилетки устанавливают подъем материального и культурного уровня жизни народа на основе динамичного и пропорционального развития общественного производства и повышения его эффективности, ускорения научно-технического прогресса, роста производительности труда, всемерного улучшения качества работы во всех звеньях народного хозяйства. При этом ускорение темпов научно-технического развития рассматривается в качестве «решающего условия повышения эффективности общественного производства и улучшения качества продукции»[2]. Это придает огромное значение техническому перевооружению промышленности. В связи с этим решения съезда предусматривают развитие работ, направленных на «совершенствование и эффективное применение в народном хозяйстве электронной вычислительной техники»[3]. А это, несомненно, должно привести к дальнейшему росту интереса к логическим основам кибернетики и к истории ее становления со стороны многих людей, которые работают в самых разных областях. В первую очередь к ним, а не к специалистам по счетно-решающим устройствам, и обращена книга.

Авторы не снабдили книгу списком рекомендуемой литературы, но в конце каждой главы читатель найдет и ссылки на источники, и комментарии, помогающие тоньше понять предмет разговора. Ссылки и комментарии будут особенно полезны тем читателям, которые решат продолжить свое ознакомление с освещаемыми в книге вопросами.

Следует отметить, что в книге, особенно в средней ее части, довольно широко используется формульный математико-логический аппарат. При первом чтении его можно пропустить. Однако авторы не сочли возможным обойтись без этих, иногда несколько громоздких, выкладок, поскольку у читателей, которые заинтересуются предметом более серьезно, в этом случае могли бы возникнуть справедливые нарекания по поводу поверхностности изложения.

Создать хорошую книгу по сложному кругу вопросов, доступную широкой читательской сфере, дело не простое. Авторы вполне осознают несовершенство своей попытки и с благодарностью, и вниманием выслушают отзывы и критические замечания читателей.

1. ВНАЧАЛЕ БЫЛО СЛОВО

Мы не собираемся придавать особую многозначительность этой библейской фразе, сказанной в не очень ясном контексте и явно по другому поводу. Но как исходный пункт нашего рассказа она подходит как нельзя лучше. Действительно, в начале того длинного пути, который привел к сверхбыстродействующим вычислительным машинам, стояло слово, логос. И пытливо и упорно всматриваясь в его особенности, древние мыслители создали логику.

«Официально» создателем логики считается Аристотель (384—322 гг. до н. э.). Но вполне ли соответствует это истине? За двадцать веков, отделяющих нас от античности, произошла такая огромная потеря информации, что действительное положение вещей в Древней Греции мы не должны отождествлять с теми фактами, которые стали нам известны из дошедших источников. Ведь уцелели, благодаря многократной переписке, не ключевые в смысле восстановления исторических событий, а наиболее популярные документы. А свод наук, созданный неутомимым и глубоким ученым-систематизатором — Аристотелем, — отвечал всем запросам тех, кто стремился к познанию истины: содержал почти все из знаний своей эпохи, причем изложенное с замечательной последовательностью и ясностью. Для древних Аристотель был величайшим мудрецом, поражавшим воображение. Отдавая должное титаническому уму Аристотеля, не следует делать ошибочного заключения, что содержание его многочисленных трактатов принадлежит ему лично. Ведь в те века нормативная сторона вопросов, касающихся приоритета, не была разработана, и мало кто видел необходимость в ссылках на предшественников,

Но не только такого рода общие соображения заставляют нас предполагать, что элементы логики в достаточно развитой форме должны были возникнуть задолго до Аристотеля. Имеются и конкретные материалы, не оставляющие в этом сомнений, в частности, сочинения Платона (около 427—347 гг. до н э.).

«Диалоги» Платона, главным действующим лицом которых является Сократ (ок. 469—399 гг. до н.э.), представляют уникальную ценность не только как одно из исторических достижений философской мысли и как замечательный литературный памятник. Они ярко отражают интереснейший период становления аналитической науки, в частности логики. Нам будет полезно вглядеться в особенности этого периода, подвергнув рассмотрению уже тысячи раз проанализированные «Диалоги» с еще одной точки зрения.

Когда читаешь их в том порядке, в каком они расположены в Сочинениях, изданных Академией наук СССР в 1968—1972гг.[1], читаешь не торопясь, но и не пытаясь до конца проникнуть в их философское содержание, как художественное произведение (а сделать это очень легко, поскольку Платон, кроме всего, великолепный беллетрист), то постепенно возникает удивительное ощущение: будто что-то не совсем осознанное зарождается в строках древнего автора, постепенно развивается, растет, пробивается вверх, и, наконец, заслоняет все остальное и поселяет в душе неожиданное чувство обретения чего-то. Но чего?

Перескажем два-три диалога. Вот «Апология Сократа». Знаменитый философ, кумир недовольной «отцами города» молодежи и заклятый враг тех, кто, достигнув богатства и почестей, всю энергию направляет на удержание достигнутого, вызван в суд. Его обвиняют в развращении умов и оскорблении божеств. Понимая всю серьезность обвинения, Сократ в своей защитительной речи должен бросить на весы все свое прославленное умение убеждать. Сейчас от его красноречия зависит собственная жизнь.

В этом выступлении Сократ действует как опытный адвокат. Высокие проблемы, теоретические исследования отступают на задний план. Он говорит подчеркнуто обыденно, скромно, с уважением к слушателям и с чувством собственного достоинства, которое при данных обстоятельствах приобретает грустный оттенок. Он даже предупреждает в самом начале: «я буду говорить просто, первыми попавшимися словами», «теми же словами, какими привык говорить и на площади у меняльных лавок, где многие из вас слушали меня, и в других местах»[2]. Он не просто отводит возведенную на него клевету, но и терпеливо объясняет, откуда взялась эта клевета. Он повествует о своей нелегкой жизни, о побуждениях, заставлявших его задавать людям разные каверзные вопросы и разоблачать мнимых мудрецов, и показывает, что эти побуждения были добрыми. Он указывает на своё бескорыстие, он напоминает, что всегда был беден, и старается убедить афинян в том, что им невыгодно казнить его, так как он выполняет полезную роль овода, не дающего скотине зажиреть от постоянной дремоты. В общем, здесь перед нами пример типично бытового речевого текста, текста такого же рода, как те, которые мы повсюду слышим и производим сами в обыденной разговорной речи. Это — текст, изобилующий модальными элементами (то есть словами и оборотами, выражающими отношение говорящего к упоминаемым объектам и ситуациям), проникнутый эмоциями и призванный пробудить эмоции в слушателях. Здесь еще нет науки, но есть все то, ради чего, вероятно, и был создан язык десятки тысяч лет назад и для чего он в подавляющем большинстве случаев употребляется до нынешнего времени, осуществление информационной и эмоциональной коммуникации между говорящим и слушающим.

Впрочем, не совсем так... Когда дочитаешь «Апологию» до конца и, отложив книгу, стараешься подвести итог прочитанному, начинаешь понимать, что, кроме коммуникативной функции, речь Сократа выполняла еще какую-то роль, что, помимо совершенно ясных, лежащих на поверхности задач (разжалобить судей, вызвать к себе симпатию), в речи присутствовала и некая более глубинная сторона, властно подчиняющая себе вдумчивого слушателя.

Вот это странное ощущение присутствия в обыденной речи, казалось бы, целиком подчиненной субъективным целям, чего-то объективного, не имеющего отношения ни к эмоциям, ни к модальностям, ни к установлению коммуникативных связей и передаче информации от человека к человеку, чего-то столь же холодно-нейтрального, как явления природы, — и было тем источником, который со временем превратился в неодолимый поток аналитической мысли, вынесший на поверхность логику, математику и кибернетику.

Самым длинным, наверное, было расстояние от этого ощущения до осознанной логики (дальше дело пошло гораздо быстрее). Ведь чем, собственно говоря, оно вызывается? Если разобраться в нем до конца, окажется, что основание его таково: в выступлении Сократа проявляются какие-то не зависящие ни от самого Сократа, ни от какого-либо другого человека законы, которые не позволяют повернуть ход его рассуждений, его речь в любую сторону, а начиная с некоторого момента, предопределяют ее направления необходимым образом. Суть этих законов в том, что если в начале рассуждения сделаны некоторые утверждения (высказывания, суждения), то в конце его могут быть уже не любые, а лишь вполне определенные утверждения. Именно из-за этого ораторы часто кончают не тем, чем собирались кончать, иногда даже совсем противоположным, можно сказать, что в этих случаях не они формируют речевой текст, а, наоборот, текст как бы управляет их голосовым аппаратом, приобретая своего рода самостоятельность. Тема этой книги не такова, чтобы подробно исследовать «Апологию Сократа», но нам представляется убедительным, что подобный анализ мог бы выявить удивительную вещь: Сократ (конечно, нужно все время иметь в виду, что автор речи на самом деле — Платон) в своем оправдательном выступлении как раз и попал в такую зависимость от хода собственных рассуждений и, вместо того чтобы защищаться, бросил вызов смерти.

Но можем ли мы сказать, что как только была замечена определенная самостоятельность хода рассуждения, тут же и возникла логика? Ни в коем случае. Многие тысячи лет, вероятно, об этой самостоятельности знали, но трактовали ее как явление, целиком относящееся к содержанию речи. И только в тот момент, когда в рассуждении был замечен и выделен элемент, связанный исключительно с его формой, родилась логика. А это случилось сравнительно поздно, хотя наверняка раньше, чем были написаны «Диалоги», то есть до Платона и Аристотеля.

У Платона формальные законы построения рассуждений используются во многих диалогах весьма широко и вполне сознательно. Вообще труды этого мыслителя создают впечатляющую картину постепенного извлечения из разговорного языка логических структур и последующего использования этих структур для целей весьма далеких от обыденной жизни — для построения абстрактных научных теорий.

Возьмем увлекательнейший по своей фабуле диалог «Протагор». Рано утром к Сократу приходит возбужденный Гиппократ[3], принося свежую новость: в Афины приехал знаменитый софист Протагор. Гиппократ много слышал об ораторском искусстве Протагора и, раз уж представился такой случай, не пожалел бы никаких денег, чтобы поучиться у него красноречию. Он просит Сократа пойти с ним к Протагору и походатайствовать, чтобы тот не отказался дать несколько уроков. Сократ, в душе считая Протагора лжемудрецом, намерен отговорить Гиппократа от его затеи. Но сделать это нужно осторожно. И Сократ добивается своей цели в два приема. Сначала, прогуливаясь с Гиппократом еще до визита к Протагору, он затевает такого рода беседу, что Гиппократ, понуждаемый к этому формальными законами рассуждения против своего желания, делает некоторые утверждения, несовместимые с его намерением учиться у Протагора. Как это происходит, мы сейчас увидим из приводимого ниже отрывка[4].

«

— Скажи мне, Гиппократ, вот ты теперь собираешься идти к Протагору, внести ему деньги в уплату за себя, а, собственно говоря, для чего он тебе нужен, кем ты хочешь стать? Скажем, задумал бы ты идти к своему тезке, Гиппократу Косскому, одному из Асклепиадов, чтобы внести ему деньги в уплату за себя, и кто-нибудь тебя спросил бы: «Скажи мне, Гиппократ, ты вот хочешь заплатить тому Гиппократу, но кто он, по-твоему, такой?» — что бы ты отвечал?

— Сказал бы, что он врач.

— А кем ты хочешь сделаться?

— Врачом.

—А если бы ты собирался отправиться к Поликлету аргосцу или Фидию афинянину, чтобы внести им за себя плату, а кто-нибудь тебя спросил, кем ты считаешь Поликлета или Фидия, раз ты решил заплатить им столько денег, что бы ты отвечал?

— Сказал бы, что считаю их ваятелями.

— Значит, сам ты хочешь стать кем?

— Ясно, что ваятелем.

— Допустим... А вот теперь мы с тобой отправляемся к Протагору и готовы отсчитать ему деньги в уплату за тебя, если достанет нашего имущества на то, чтобы уговорить его, а нет, то займем еще и у друзей. Так вот, если бы, видя такую нашу настойчивость, кто-нибудь спросил нас: «Скажите мне, Сократ и Гиппократ, кем считаете вы Протагора и за что хотите платить ему деньги?» — что бы мы ему отвечали? Как называют Протагора, когда говорят о нем, подобно тому как Фидия называют ваятелем, а Гомера — поэтом? Что в этом роде слышим мы относительно Протагора?

— Софистом называют этого человека, Сократ.

— Так мы идем платить ему деньги, потому что он софист?

— Конечно.

— А если бы спросили тебя еще и вот о чем: «Сам-то ты кем намерен стать, раз идешь к Протагору?»

Гиппократ покраснел, уже немного рассвело, так что это можно было разглядеть.

— Если сообразоваться с прежде сказанным, отвечал он, — то ясно, что я собираюсь стать софистом.

— А тебе... не стыдно было бы, клянусь богами, появиться среди эллинов в виде софиста?

— Клянусь Зевсом, стыдно, Сократ, если говорить то, что я думаю.

»

Обратим внимание на то, что Сократ расставляет Гиппократу именно формальные ловушки. Сначала он задает такие вопросы, ответ на которые очевидно однозначен (по смыслу). После серии таких подготовительных вопросов — ответов идет основной вопрос, и если ответ на него дается по уже выработанной форме, он дискредитирует собеседника. Но другого ответа собеседник дать не может, поскольку только что «натренировался» в построении структуры «вопрос — ответ»; поэтому он либо признает себя побежденным, либо начинает сердиться и терять самообладание, что тоже выгодно Сократу.

Не только «Протагор», но и большинство диалогов Платона переполнено образцами такого же рода рассуждений. Иногда «тренировочная» фаза продолжается очень долгие и безобидные с виду вопросы занимают десятки страниц. Только когда Сократ обретает полную уверенность, что схема ответа отработана абсолютно четко, что ее применение доведено до автоматизма, он задает свой «настоящий» вопрос. Это похоже на словесную игру, правила которой вырабатываются сторонами на не вызывающих разногласия примерах, где более искусный игрок неожиданно делает наконец такой ход, при котором принятые уже правила оборачиваются решающим образом в его пользу.

Но Сократ использует также (и для нас это гораздо более важно!) не только выработанные тренировкой, «временные» правила построения рассуждений, но и правила, сложившиеся в мышлении и языке с незапамятных времен. И когда он вступает в спор со значительно более сильным словесным игроком, чем Гиппократ, Протагором, он использует уже в основном эти общепринятые формальные законы рассуждений, нарушить которые не осмелится никто.

Чтобы осуществить вторую часть своего замысла, Сократ должен подмочить репутацию Протагора в глазах Гиппократа. Он блестяще справляется с этой задачей в присутствии многочисленных слушателей, ставя Протагора в тупик серией каверзных вопросов, каждый из которых требует определенного ответа по формальным законам рассуждений, и в конце концов заставляет вступить на путь нарушения важнейшего из этих законов — принципа недопустимости формального противоречия.

Вначале Сократ спрашивает Протагора, является ли добродетель чем-то единым, а мужество, справедливость. благочестие и т. д. — ее частями, относящимися к ней так же, как части лица — рот, нос, глаза, уши относятся к единому лицу. Получив утвердительный ответ, Сократ получает то исходное суждение, из которого сам Протагор (по формальным законам рассуждения) вынужден будет вывести утверждение в высшей степени для себя нежелательное. Пока о подвохе никто, кроме Сократа, не знает; тем более, что он маскируется под простачка. Но вот Сократ интересуется, правда ли, что ни одна часть добродетели не то же самое, что другая часть.

Приняв формальную аналогию с лицом и его частями, Протагор не может дать никакого ответа, кроме положительного, ведь рот не то же самое, что глаза или уши. Тогда Сократ проводит следующее рассуждение: по Протагору получается, что быть благочестивым — это не то же самое, что быть справедливым (так же как быть справедливым — не то же самое, что быть благочестивым); итак, благочестие не есть справедливость, и справедливостью нужно считать отсутствие благочестия (здесь действуют логические законы, называемые ныне законами противоречия и исключенного третьего). Таким образом, получается, что «быть справедливым» означает «быть нечестивым». В результате Протагор попадает в трудное положение, из которого вынужден выкручиваться, допуская — в противоречии с принятой им аналогией с частями лица, что справедливость и благочестие не исключают друг друга, что они в чем-то подобны друг другу, ибо «все подобно всему в каком-нибудь отношении».

Конечно, все это можно объявить наивным: ведь искусственность полемических приемов, коими пользуется Сократ, видна, как будто, невооруженным глазом. Но такой взгляд на «Диалоги» ошибочен: не забудем, что мы находимся у истоков сверхсерьезных вещей. Да, по конкретному содержанию, по конкретной смысловой ценности речи Сократа стоят немногого. Но ведь Сократ не заботился о содержании или о смысле — он играл с Протагором в «текстовую игру» и одержал победу. А так ли уж несерьезна была эта игра?

Вспомним, что представляла собой Греция VI — V веков до нашей эры. На юге Балканского полуострова, Пелопонессе, островах и Малоазиатском побережье Эгейского моря, в Сицилии и на юге Аппенинского полуострова разбросаны многочисленные греческие города-государства — полисы. Они имеют сложное политическое устройство, и их строй варьирует от военно-аристократической Спарты до демократических Афин. В большинстве полисов власть осуществляют образованные тем или иным способом (выборы, жеребьевка) представительные органы.

В Афинах — этом главном центре эллинской демократии того времени, где верховная власть принадлежит Народному собранию (в котором могут принимать участие все свободные граждане мужского пола, достигшие 20 лет), такими органами являются совет пятисот, суд присяжных, коллегия из 10 стратегов (ведавшая военными делами). Эти органы принимают все важные решения, ассигнуют общественные средства на те или иные строительные работы, подписывают мир или объявляют войну; войти в них может каждый, члены их сменяются, но имеются авторитетные и богатые люди, которые фактически руководят всем. Многие стремятся попасть в число таких могущественных лиц.

Но это не просто, здесь играют роль многие факторы. Выступая в Народном собрании или совете, произнося речь в качестве обвинителя или защищая себя в суде, надо уметь говорить убедительно, тонко иронизировать над своими противниками, последовательно и неотвратимо подводить слушателей к желаемому выводу. Если говорить «только правду и ничего, кроме правды», разве всегда можно добиться этого? Ведь сколько в толпе слушателей, столько и разных представлений о правде. А вот правила рассуждения, правила умозаключений одни и те же у всех...

Вот и судите, были ли несерьезными упражнения в красноречии, которыми занимались государственные деятели Древней Греции, по легкомыслию ли платили огромные деньги софистам, чтобы научиться искусно плести формальные узоры аргументации. От этого искусства часто зависели судьбы тысяч людей, и. вероятно, мало было в то время вложений более окупающихся, чем плата учителям красноречия. И не естественно ли предположить, что при таких условиях уже задолго до Аристотеля эти профессиональные «натаскиватели» будущих публичных ораторов имели представление об основных законах формальной логики.

В конце второго тома упомянутого издания Сочинений Платона есть диалог «Парменид», который известный специалист по классической филологии и античной философии А. Ф. Лосев считает одним из самых значительных произведений не только античной, но и мировой диалектики[5]. В нем изображена встреча и беседа совсем еще молодого (16 или 20 лет) Сократа со знаменитыми на всю Грецию элейскими философами Парменидом (род. в 540/39 или в 515 г. до н. э.) и Зеноном (около 490—430 гг.). В беседе этих гигантов античной мысли (состоялась ли она на самом деле, это не известно) речь идет уже о вещах совершенно отвлеченных, далеких от личных, бытовых или общественных проблем, от вопросов морали, гражданственности или добродетели. Начинает разговор Сократ.

«— Как это ты говоришь, Зенон? Если существует многое, то оно должно быть подобным и неподобным, а это, очевидно, невозможно, потому что и неподобное не может быть подобном, и подобное — неподобным. Не так ли ты говоришь?

— Так.— ответил Зенон.

— Значит, если невозможно неподобному быть подобным и подобному — неподобным, то невозможно и существование многого» ибо если бы многое существовало, то оно испытывало бы нечто невозможное? Это хочешь ты сказать своими рассуждениями? Хочешь утверждать, вопреки общему мнению, что многое не существует? И каждое из своих рассуждений ты считаешь доказательством этого, так что сколько ты написал рассуждений» столько, по-твоему, представляешь и доказательств того, что многое не существует? »[6].

Нам сейчас нелегко сразу сообразить, о чем идет здесь речь. Но для Парменида и Зенона такого типа рассуждения — родная стихия. Они понимают Сократа с полуслова, сразу признают в нем «своего человека», понимающе переглядываются между собой и улыбаются в знак восхищения способным юношей. Дискуссия разгорается всерьез, и начинает обсуждаться основной для философской системы Платона вопрос об идеях (эйдосах), будто бы являющихся образцами и целью всех существующих вещей, и об их свойствах.

Эти страницы сочинений Платона представляют собой, выражаясь современным языком, его главную научную публикацию, оказавшую очень большое влияние на дальнейшее развитие философской мысли. Но неужели философскую теорию такого ранга можно было изложить простым языком, без всяких формул, без специальной символики? Неужели совершенно неправ был Кант, когда сказал, что всякая наука настолько наука, насколько в ней заключено математики?[7]

К словам Канта мы еще вернемся. Здесь же постараемся разобраться в том, какие средства использует Платон в «Пармениде» для формулировки своей теории идей, и являются ли эти средства теми же самыми, которые «работают» в обыденном мышлении и естественно сложившемся разговорном языке. Впрочем, ответ на второй вопрос вряд ли может вызвать затруднения. В повседневной речи не часто услышишь «подобное не может быть неподобным» или «если бы многое существовало, то оно испытывало бы невозможное». Мы не хотим сказать, что люди не употребляют в обиходе ничего, кроме конкретностей, совсем нет, все и повсюду широко прибегают к отвлеченным понятиям, таким, как «необходимость» или «кривизна», но сравнительно недалеко за ними обязательно стоит некоторая совокупность конкретных объектов или ситуаций реального мира.

В цитированном же отрывке из Платона (как и на протяжении всего «Парменида») фигурируют абстракции столь высокого уровня, что они не могут быть пригодными для обычной коммуникативной или информативной речи. Тем не менее Сократ уверенно оперирует этими абстракциями, а Парменид и Зенон большей частью одобрительно кивают головами, но иногда без особых церемоний прерывают его рассуждение и указывают, как нужно его исправить. В этих случаях они замечают в рассуждении Сократа какую-то ошибку, улавливают промах. Вот это-то и может показаться самым поразительным: ведь разговор идет о настолько непонятных и туманных объектах, что, казалось бы, им можно приписать какие угодно свойства и какое угодно поведение.

Сократ же, Зенон и Парменид так не считают - они уверены, что поведение их объектов предопределено единственным образом, как поведение сталкивающихся материальных шаров, и что философ не изобретает это поведение, произвольно приписывая его объектам, а лишь познает его. Следовательно, они убеждены, что поведением объектов, о которых они рассуждают, управляет не человек, а что-то внешнее, не зависящее от человека. Но что?

Тут мы и подошли к главному пункту. Поведение таких абстракций, как «подобное», «многое» и т. д., становится предопределенным с того момента, когда их впервые вплетают в речевую ткань, вставляют в определенный контекст рассуждения, поскольку дальше вступают в действие формальные законы построения суждений и умозаключений, то есть формальная логика, заданная в человеческой мысли и «материализованная» в языке. Логика (запомним это особо!), хотя и принадлежит людям и создана ими (вместе с языком), является объективной данностью.

Во-первых, логика формировалась очень медленно и постепенно, ее создавали тысячи поколений людей, и никто из живущих, как и все живущие совместно, изменить ее не могут.

Во-вторых, логика утвердилась в мышлении независимо от языковой деятельности людей и даже замечена-то была сравнительно поздно, поэтому субъективным образованием считать ее никак нельзя.

В-третьих, были веские объективные причины для появления логики — это необходимость фиксации наиболее общих свойств и отношений между предметами и явлениями реальности — свойств и отношений, подобных тем, что если какой-то (любой) объект есть часть какого-то другого объекта, а этот объект, в свою очередь, есть часть какого-то третьего объекта, то первый объект есть часть третьего объекта; что ни один предмет не может одновременно обладать каким-то признаком и не обладать им, и т. п.

В конце разбираемого нами разговора великий Парменид поучает неопытного еще в философии Сократа. Он говорит юноше: «Твое рвение к рассуждениям, будь уверен, прекрасно и божественно, но, пока ты еще молод, постарайся поупражняться побольше в том, что большинство считает и называет пустословием; в противном случае истина будет от тебя ускользать»[8]. Эти слова дают исчерпывающий ответ на наш вопрос о средствах, с помощью которых Платон формулирует свою теорию. «Пустословие» — это, конечно, рассуждения об абстрактных понятиях. Упражняться в нем следует для того, чтобы не делать в рассуждениях формальных ошибок. А если этих ошибок не будет, то рассуждение приведет тебя к истине. Таким образом, у Платона и его школу, как и у многочисленных его предшественников (в частности, у элеатов), логика выступает как главный инструмент познания.

Сравним эту научную методику с современной. Ее идеал хорошо передан упоминавшимися выше словами Канта; во всяком случае для переработки, сохранения и передачи научной информации мы считаем теперь чрезвычайно полезной если не математическую, то уж во вся ком случае четко разработанную символику. Употребляя принятые в наше время обороты, можно сказать, что наука все более обрастает формализованными языками, источником которых большей частью является математика. Иногда такие языки, в отличие от обычных разговорных, «естественных» языков, называют «искусственными», однако такое противопоставление не очень убедительно. Иллюзия «искусственности» языка математики возникает из-за того, что, как мы хорошо знаем, некоторые великие ученые (например, Лейбниц) вносили определенные усовершенствования в математический язык, иногда очень существенные. Но ведь великие поэты тоже совершенствовали родной язык, изобретали новые слова, речевые обороты, а в отдельных случаях оказывали огромное влияние на процесс преобразования всего языкового стиля. Можем ли мы на этом основании назвать русский, или английский, или немецкий, или китайский язык «сделанным»? Конечно, нет, и здесь можно повторить все то, что мы говорили о «стихийном» создании формальных логических правил. Язык математики создавался на протяжении тысяч лет. Его формирование подчинялось не капризам или фантазиям отдельных математиков. а не зависящим от отдельных людей факторам. Если бы Франсуа Виет не ввел буквенные обозначения для величин в уравнениях алгебры, их ввел бы кто-то другой. Если бы не было Ньютона, дифференциальное и интегральное исчисление все равно бы возникло и при этом примерно в то же самое время; здесь мы даже можем сказать, кто был бы тогда его единоличным создателем — Лейбниц. И так обстоит дело в любой отрасли математики — как в области ее идей. так и в ее языке. Новое достижение появляется (и даже облачается во вполне определенную форму) тогда, когда приходит для этого время, когда перед этим оно «носится в воздухе».

Язык математики ценен для науки не потому, что он изобретен искусственно, а потому, что он не обладает теми свойствами обычного языка, которые делают его мало приспособленным для научного использования, и обладает такими свойствами, которые очень ценны для развития науки. Естественный язык, сложившийся в историческом процессе как коммуникативное и информативное средство, сугубо модален и эмоционален. Он великолепно приспособлен для передачи внутреннего состояния человека, для воздействия на других людей путем возбуждения в них соответствующих чувств, но мало пригоден для точного, бесстрастного научного анализа, поскольку его элементы не обладают однозначностью смысла, имеют массу трудноуловимых оттенков, поскольку в нем имеются омонимичные выражения, а его слова меняют свое значение со временем, иногда приобретая прямо противоположный смысл. Короче, естественный язык не подходит для точных и аналитических наук как средство исследования из-за его слабой формализованности.

Так что же оставалось делать Платону или элеатам? Использовать тот примитивный математический язык, который существовал в их время? Он был слишком маломощен для тех серьезных целей, которые ставили перед собой эти философы: они ведь стремились исследовать основные проблемы бытия и духа. И они нашли выход: в обычном человеческом мышлении и его выражении — естественном языке (в целом неподходящем для их серьезных задач) они отыскали такую часть, бесстрастную и однозначно действующую, которая нужна для их целей, логику. Эта часть мышления и языка, хотя она и не была формализован а, то есть представлена с помощью какой-либо символики, тем не менее была достаточно надежна, поскольку состояла из правил — схем, форм рассуждений, фактически всегда присутствующих в мышлении и языке (отсюда прилагательное «формальная» в термине «формальная логика»). Учитывая это, можно сказать, что работы Платона (и других эллинских мыслителей того же ранга) удовлетворяют «критерию научности» Канта в том смысле, что проведены они с помощью схематизма (формализма) логики, употребляемого как инструмент научного исследования. Для строгого согласия с Кантом, правда, нужно признать этот формализм принадлежащим математике. Допущение, что в логических (то есть мыслительных, относящихся к рассуждениям) формах обычного языка с древнейших времен был заложен математический аппарат, ещё недавно показалось бы странным. Однако сейчас, в эпоху великого соединения математики и логики, это уже не удивляет.

Здесь мы должны, наконец, сказать об Аристотеле. В чем состоял его вклад, если логические схемы — правила рассуждений (во многом, во всяком случае) — были выделены до него? Прежде всего в том, что он их систематически описал в серии трудов, составляющих знаменитый «Органон»[9]. В важнейшем из этих трудов — «Первой аналитике» — была изложена силлогистика (система силлогистических умозаключений, или силлогизмов) — главное достижение Аристотеля в логике, от которого идет теория логики, то есть логика как наука.

Приведем один из аристотелевских силлогизмов: «если А приписывается всем Б, а Б — всем В, то А необходимо приписывается всем В», например, если свойство быть живым существом (А) приписывается всем двуногим существам (Б), а свойство двуногости (Б) приписывается всем людям (В), то свойство быть живым существом (А) необходимо приписывается всем людям (В)[10]. Это силлогистическое умозаключение — самая знаменитая форма (модус) силлогизмов: Barbara (латинские названия модусов были придуманы в средние века). Следует обратить внимание на то, что Аристотель выделяет именно форму: силлогизм Barbara — то, что нами выделено разрядкой, это схема умозаключения (дедуктивного вывода, дедукции), а рассуждение, приведенное вслед за этой схемой, есть только пример ее применения.

Здесь мы ясно видим тот гигантский шаг вперед, который делает Аристотель по сравнению с Платоном: у Платона логические правила функционируют только в конкретных рассуждениях, Аристотель же отделяет их от содержания и делает предметом специального исследования. Именно, Аристотель, используя специальную терминологию, создает систему силлогизмов, охватывающую все правильные силлогистические умозаключения, то есть правила силлогистического вывода, позволяющие получать из верных посылок с необходимостью из них вытекающие верные заключения.

Силлогистика была главным достижением Аристотеля в логике, достижением, принадлежавшим, как можно полагать, ему лично. Она развертывается как аксиоматическая система — о такого рода построении мы будем подробно говорить в последующих главах — и (что самое поразительное!) удовлетворяет, по существу, критериям математической строгости, предъявляемым к современным формализованным системам. Она, таким образом, была более строгой, чем все математические теории античности, например, строже, чем знаменитые «Начала» Эвклида. Известный польский логик XX века Ян Лукасевич говорил по этому поводу: «Силлогистика Аристотеля является системой, точность которой превосходит даже точность математической теории, и в этом ее непреходящее значение»[11]. Удивительно, что этой точности Аристотель достиг, не используя специальную символику, а прибегая лишь к стандартизации обычного (греческого) языка, то есть опираясь в изложении системы на термины с четким смыслом да оперируя буквами греческого алфавита в качестве переменных для тех понятий («живое существо», «двуногое» и т. п.), которые появляются при применениях силлогистических форм.

Следует, правда, отдавать себе отчет в том, что построить такую строгую логическую систему — первую формальную систему в истории наук и, не прибегая к специальному языку знаков, Аристотель смог потому, что его силлогистика описывает лишь часть, причем очень простую, тех логических закономерностей, которым подчиняется мышление и язык. Тем не менее Аристотелева логика[12], как теперь все более начинают осознавать историки математики, оказала большое влияние на древнегреческую математическую мысль. Есть указания на то, что дедуктивный способ построения эллинской геометрии, знаменовавший собой один из важнейших ранних этапов развития математики и оказавший неизмеримое влияние на всю последующую науку (Декарт считал математику образцом для всех наук, Спиноза построил свой знаменитый философский тракт «Этика» по типу «Начал» Эвклида и пр.), не породил аристотелеву логику, как об этом часто писали, а был порожден развитием логики, в одном из своих фрагментов получившей столь завершенную трактовку у Аристотеля. Много раньше, чем цепочки безукоризненных по форме силлогизмов, начинающихся на недоказываемых положениях и кончающихся на утверждениях доказываемых, стали относиться к линиям и фигурам, они широко использовались в применении к самым различным объектам в бесчисленных словесных «упражнениях», подобных тем, к которым призывал Сократа Парменид. Вот что говорит об этом наш современник венгерский математик и логик Ласло Кальмар: «Большинство математиков, включая некоторых историков математики, считают, что дедуктивный способ вывода фактически был изобретен математиками. Однако А. Сабо установил факт сильнейшего влияния элейской диалектической философии на древнегреческую математику, показав, что многие математические понятия, особенно те, которые относятся к дедуктивному методу, берут свое начало в диалектике элеатов... Таким образом, дедуктивный вывод, по-видимому, до математики изобрела философия»[13].

Нет сомнений относительно влияния, которое оказала логика — и особенно логика Аристотеля, создавшего не только силлогистику, но и заложившего основы общей теории аксиоматического (дедуктивного) метода (он изложил их во «Второй аналитике»), — на математику[14]. Таким образом, современный синтез математики и логики начал подготовляться еще в античную пору.


Рис. 1. Историческое развитие языково-мыслительных и математико-формализованных средств познания.


Подводя итог сказанному в этой главе, приведем схему подготовки и развития формализованных средств научного исследования, сделавших возможными современные достижения кибернетики и логики (рис. 1).

Как мы видим, все и в самом деле началось с обычного слова, с обиходного языка — необходимого условия мышления. В языке, этом драгоценнейшем из богатств человечества, образовались зародыши формализованного аппарата: с одной стороны, формальная логика, с другой стороны, арифметика (выразительные средства для описания чисел и их отношений) и доэллинская геометрия (средства для описания линий и фигур и их свойств). На определенной стадии культурного развития эти механизмы были экстрагированы из языка и стали развиваться самостоятельно, Эвклидову геометрию можно считать первым важным результатом их взаимодействия. Но в дальнейшем пути математики и логики сильно разошлись, и в течение многих столетий их считали совсем разными областями знания (настолько разными, что логику, как правило, причисляли к «гуманитарным» наукам, то есть к чему-то прямо противоположному наукам «точным», ядром которых является математика). Это произошло главным образом потому, что математика рано обрела формальные выразительные средства (символика алгебры, аналитической геометрии, а затем анализа), заговорила «на своем языке» и стала расти с исключительной интенсивностью. Логика же как бы временно зашла в тупик: ее изучение проводилось в основном на естественном языке, а это не давало больших результатов, ибо возникал своего рода порочный круг. Вспомним, что специфическая ценность логики заключается именно в тех особенностях, которые отличают ее от общеязыковых средств (это поняли еще древние), а исследовать и развивать ее пришлось этими же общеязыковыми средствами. Правда, уже Аристотель применял буквы для выражения структуры суждений и умозаключений, причем применял точно так же, как они ныне употребляются в математике (то есть как символы, на место которых можно подставлять объекты различного конкретного содержания). Но это был лишь первый шаг по направлению к «внеязыковой» формализации логики. Некоторые дальнейшие шаги (использование диаграмм) были сделаны средневековыми схоластическими логиками, развивавшими античную логическую традицию. Но далеко логика все же не могла уйти — у нее не было своей символики, ее душила немота.

Почему бы логике не прибегнуть к помощи своей родной сестры, так ее обогнавшей, математики? В конце концов логика именно это и сделала, но лишь в XIX веке, когда математика стала достаточно мощной и смогла разработать особый символический алфавит и правила обращения с его знаками, удовлетворяющие высоким требованиям исследования высказываний и рассуждений. С этого момента логика как бы родилась вторично и стремительна двинулась к воссоединению с математикой.

Итак, заминка была в выразительных средствах. Но не могла ли логика поискать их где-то вне математики?

Да, такой путь существовал, и опробован он был очень давно.

2. МЕХАНИЧЕСКОЕ РАССУЖДЕНИЕ

Вспомним еще раз, какие черты характеризуют логику как специфический элемент мышления и языка.

Прежде всего, логика, то есть логические правила рассуждений, относится не к конкретным языково-мыслительным образованиям (и этим наука логика отличается от таких наук, как ботаника или минералогия), а к их форме (структуре), и потому для логики безразлично, что эти образования означают (выражают), с какими объектами связываются в нашем сознании. Схемы логики реализуются в языке — в его словах, выражениях, предложениях, «блоках» предложений — текстах и т. п., неважно, произносятся ли они вслух или пишутся на бумаге. Если выражения языка шифруются определенными знаками (символами), то и в этой символической записи присутствует логика.

Далее, схемы (формы, правила) логики имеют отношение не ко всяким выражениям языка (и этим логика отличается от грамматики, орфографии или синтаксиса), а только к тем, которые представляют собой особые языково-мыслительные конструкции — такие, как описательные выражения (дескрипции), обозначающие индивидуальные предметы (примером может служить выражение «Воспитатель Александра Великого и ученик Платона», обозначающее Аристотеля); понятия, задающие классы предметов; суждения (высказывания), могущие содержать истинное знание либо неверно информировать о чем-то (ложь); умозаключения, представляющие собой правила логического перехода от одних (верных) суждений к другим; доказательства — более сложные конструкции, состоящие из суждений и умозаключений и нацеленные на обоснование истинности суждений, и ряд других. Для связи между этими конструкциями используются специальные «логические» слова типа «или», «и», «не» («неверно, что»), «если ..., то», «все», «некоторые», «следовательно» и многие другие. Центр тяжести при этом лежит в выведении одних (истинных) суждений, называемых заключениями (следствиями) из других, называемых посылками.

В силу сказанного логика — и это сейчас для нас основное — есть прежде всего совокупность правил и процедур, по которым следствия могут быть получаемы из посылок, причем эти правила и процедуры не зависят от содержания посылок и следствий, а также ни от каких субъективных (настроение, эмоции, отношение к упоминаемым в высказываниях ситуациям и т. д) или внешних (погода либо время года, когда производится рассуждение, конкретные условия, в которых находится рассуждающий, и т. п.) факторов, а зависят только от формы выражений и являются общими для всех выражений одной и той же формы, о чем бы в них ни говорилось. Это значит, что логика, будучи средством представления содержания, тем не менее слепа к содержанию в том смысле, что если имеются посылки определенной формы, то законы логики автоматически влекут следствия определенной формы, в которых участвуют элементы (термины, понятия, логические связки типа союзов «если..., то», «или» и т. п.), фигурирующие в посылках.

Слепота и автоматизм логики с древнейших времен и до наших дней вызывали у некоторых людей недоумение, а иногда и раздражение. Это прекрасно изображено Платоном: почти во всех диалогах противники Сократа, безукоризненно строящего формальные выводы, проявляют различные эмоции такого рода — от легкой досады до вспышек ярости.

В истории человеческой мысли было немало попыток умалить значение логики. Да и в XX столетии бушуют споры вокруг вопроса о значении логических принципов. В начале нашего века выдающиеся математики Л. Брауэр и Г. Вейль открыто выступили против классической — восходящей к Аристотелю — логики как базы математики (об этом подробнее мы скажем дальше); в наши дни имеется немало представителей точных наук (в основном физиков), которые требуют коренной переделки классической логики и ждут от этого революционных достижений в естествознании. Нет единой оценки основного свойства логики — ее формальности; нет и единого мнения относительно происхождения этого свойства; но текут века, кипят споры и страсти, а слепой механизм логики «существует, и ни зуб ногой».

Перечисленные выше свойства логики подсказывают тот самый «внематематический», но многообещающий путь развития этой науки, о котором было сказано в конце первой главы. Если логика слепа и бесстрастна, если ее законы обладают автоматизмом и если она может применяться к любым языково-мыслительным образованиям определенной структуры, то нельзя ли создать механическое устройство, которое по раз навсегда заданному шаблону перерабатывало бы определенные сочетания выражений языка (быть может, закодированные с помощью символов определенного рода) в другие сочетания языковых выражений (или их закодированных отображений)? Если бы это удалось сделать, получилась бы своего рода «логическая мясорубка»: стоит заложить в нее посылки, покрутить ручку — и выводятся следствия. Насколько это облегчило бы логические исследования, анализ различных вариантов научных теорий, построение цепочек умозаключений, громадных по длине высказываний, недоступных обычному рассмотрению!

В «Путешествиях Гулливера» Дж. Свифт повествует о Великой академии в Лагадо, ученые которой работали над самыми фантастическими проектами. Напомним об одном из таких мудрецов, встреченных Гулливером при осмотре лапутянской академии.

«Первый профессор, которого я здесь увидел, помещался в огромной комнате, окруженный сорока учениками. После взаимных приветствий, заметив, что я внимательно рассматриваю раму, занимавшую большую часть комнаты, он сказал, что меня, быть может, удивит его работа над проектом усовершенствования умозрительного знания при помощи технических и механических операций. Но мир вскоре оценит всю полезность этого проекта; и он льстил себя уверенностью, что более возвышенная идея никогда еще не зарождалась ни в чьей голове. Каждому известно, как трудно изучать науки и искусства по общепринятой методе; между тем благодаря его изобретению самый невежественный человек с помощью умеренных затрат и небольших физический усилий может писать книги по философии, поэзии, политике, праву, математике и богословию при полном отсутствии эрудиции и таланта. Затем он подвел меня к раме. По бокам которой рядами стояли все его ученики. Рама эта имела двадцать квадратных футов и помещалась посредине комнаты.

Поверхность ее состояла из множества деревянных дощечек, каждая величиною в игральную кость одни побольше, другие поменьше. Все они были сцеплены между собой тонкими проволоками. Со всех сторон каждой дощечки приклеено было по кусочку бумаги» и на этих бумажках были написаны все слова их языка в различных наклонениях, временах и падежах, но без всякого порядка. Профессор попросил меня быть внимательнее, так как он собирался пустить в ход свою машину. По его команде каждый ученик взялся за железную рукоятку, которые в числе сорока были вставлены по краям рамы, и быстро повернул ее, после чего расположение слов совершенно изменилось. Тогда профессор приказал тридцати шести ученикам медленно читать образовавшиеся строки в том порядке, в каком они разместились в раме; если случалось, что три или четыре слова составляли часть фразы, ее диктовали остальным четырем ученикам, исполнявшим роль писцов. Это упражнение было повторено три или четыре раза, и машина была так устроена, что после каждого оборота слова принимали все новое расположение, по мере того как квадратики переворачивались с одной стороны на другую.

Ученики занимались этими упражнениями по шести часов в день, и профессор показал мне множество фолиантов, составленных из подобных отрывочных фраз; он намеревался связать их вместе и от этого богатого материала дать миру полный компедий всех искусств и наук»[1].

Эта злая сатира имеет определенный адрес — знаменитого испанского ученого раннего средневековья Раймунда Луллия (1234/35—1315), изобретателя первой логической машины, о котором стоит рассказать поподробнее.

Свифтом в его сатире руководило презрение к схоластике, на которую вел в то время активное наступление новый уклад жизни. Даже среди карикатурных профессоров бесплодной академии в Лагадо профессор, изображенный в приведенном выше отрывке, выглядит отнюдь не заурядным идиотом. Здесь Свифт так ярок в своем гротеске, что миллионы читателей «Гулливера» с чувством превосходства смотрят на этого несчастного ограниченного формалиста, которому, как это совершенно ясно, от природы недоступны живые человеческие переживания и эмоции, который абсолютно не способен понять, что творческий полет фантазии поэта или благородное вдохновение ученого, делающего открытие, не могут быть заменены дурацкими дощечками. Идея такой «машины» могла прийти в голову только совершенно бездушному жалкому сухарю...

К удивлению многих, можно сообщить, что реальный изобретатель подобной машины — Раймунд Луллий — был человеком больших страстей, что он прослыл в молодости поэтом, был придворным, что о нем ходили легенды как о герое романтической и жуткой любовной истории, что он участвовал в битвах, был миссионером, исколесил полмира, фанатически боролся против «неверных», презирая при этом опасности и не зная страха; что даже само его знаменитое изобретение явилось результатом не холодного расчета или рассудочно поставленной задачи, а «озарения», посетившего его, когда он однажды поднялся на гору Ранда на острове Майорка и увидел, как на листьях кустарника проступают буквы...

Но оставим в стороне личность Луллия. Мы заговорили о ней только для того, чтобы подчеркнуть, что этот дальний провозвестник «кибернетического мозга» отнюдь не был гомункулюсом или чапековской саламандрой, что его чисто «человеческих» проявлений хватило бы на пятерых. Когда мы будем говорить о Лейбнице, мы убедимся, что и этот великий пропагандист «искусственного интеллекта» был наполнен страстями и эмоциями намного выше средней людской меры. Случайна ли такая «обратная корреляция» или нет — не будем об этом судить. Посмотрим, что же сделал Луллий и какое это имело значение для развития логики.

Свой метод Луллий без ложной скромности назвал «Великим Искусством» (Ars Magna). Впрочем, извиняющим его обстоятельством здесь является то, что, по его утверждению, метод был подсказан свыше... Прибор, изобретенный Луллием и осуществлявший действие метода, был похож на известный всем фотолюбителям картонный экспонометр с крутящимся диском, который показывает для любой данной погоды и времени суток величину выдержки и диафрагмы фотоаппарата.

Для нас несущественны детали, относящиеся к устройству прибора, тем более, что Луллий разработал много вариантов своей «машины» и не ко всем из них оставил инструкции, так что не раз выражалось сомнение, умел ли он сам ими пользоваться. Однако все они основаны на одной несложной идее. Луллий исходил из принятого тогда убеждения, что в каждой области науки имеется небольшое число исходных понятий, с помощью которых выражаются бесспорные, самоочевидные положения, не нуждающиеся в аргументации и доказательствах. Из сочетания этих понятий и сформулированных с их помощью истин и возникает знание. В овладении этими сочетаниями и тем, что из них вытекает, и состоит истинная мудрость.

Поясним смысл идеи Луллия. Что бог бесконечно милостив, это для христианина бесспорная истина. Другая столь же несомненная для него истина заключается в том, что бог бесконечно справедлив. Взятые порознь эти два «факта» дают, как бы мы сейчас сказали, очень мало информации. Но если религиозный человек сопоставит их, он придет к заключению, что предопределение человеческой судьбы не противоречит свободе решений, поскольку бог (будучи бесконечно справедливым) назначает кару или вознаграждение за человеческие поступки, но в то же время (будучи бесконечно милостивым) дает человеку шанс самому определить свою будущую судьбу благочестием или греховным поведением. Следовательно, если снова прибегнуть к современной терминологии, на стыке элементарных понятий рождается новая информация. Как же осуществить все возможные сочетания понятий, с помощью которых можно овладеть всем доступным для смертного (умещающимся в конечном мозге) знанием? С помощью системы тонких концентрических дисков, каждый из которых способен вращаться независимо от остальных. Если по краю каждого диска нанести, скажем, девять обозначений элементарных понятий (понятий о свойствах объектов, их отношениях и др.) и вращать диски, то на радиусах будут получаться самые разнообразные сочетания данных понятий, которые затем можно подвергать анализу.

Придя к такой заманчивой идее, Луллий весь свой могучий темперамент обратил на ее осуществление и популяризацию. «Великое Искусство» вызвало длительную бурю и явилось предметом многовековых споров. При жизни его автора оно не получило распространения; постепенно, однако, возникла целая школа его последователей, и имя Луллия приобрело громкую известность. Луллиевы приборы делались из металла, ярко раскрашивались и разрисовывались художниками и производили, вероятно, немалое впечатление. Главной причиной их распространения (особенно широкого в XV—XVI вв.), по-видимому, был элемент мистики и тайны, окружавший их использование, приманка того же рода, что и спиритизм XIX века.

«Искусство» Луллия мало кого оставляло равнодушным. Доминиканский орден объявил это изобретение бредовой идеей сумасшедшего (правда, францисканцы относились к нему с симпатией); Ф. Рабле категорически осудил «искусство»[2]; иронизировал над ним и Ф. Бэкон[3]; сатиру Свифта мы привели выше. Но Дж. Кардано находился под влиянием Луллия, что отразилось в самом названии его математического труда («Великое искусство, или Об алгебраических правилах», 1545), а Дж. Бруно был увлеченным «луллистом». Пожалуй, значение Ars Magna в истории науки весомее всего подтверждается тем, что оно вдохновило молодого Лейбница на выдвижение проекта «универсального языка», с помощью которого все человеческое знание, включая мораль и философские истины, может получаться автоматически (Лейбниц прямо указывал на связь своих идей с замыслом Луллия).

С позиций современности Ars Magna была первой в истории попыткой использовать механическое устройство для облегчения логических действий, так что Луллий по всей справедливости мог бы претендовать на патент, удостоверяющий, что ему принадлежит «идея логической машины». В отношении же фактического осуществления этой идеи он ушел недалеко[4]. Не будем говорить о том, что само предположение о наличии в каждой области знания небольшого числа исходных понятий и положений уже является слабым местом метода; дело также в том, что прибор Луллия не доводит механическую процедуру до конца, до построения умозаключения, а лишь поставляет человеку исходный материал (сочетание понятий) для выведения следствий путем размышления. Рассматривая прибор Луллия как вычислительную машину, мы могли бы сказать, что эта машина способна выполнять единственную операцию — перебор вариантов, окончательный же результат может быть получен только с участием человека. Если читателю покажется, что устройство с такими характеристиками не имеет никакой ценности, заметим, что гигантские современные ЭВМ тратят значительную часть своего времени как раз на перебор, и что использование ЭВМ как составной части вычислительной системы «машина — человек» имеет огромное значение (это видно хотя бы из того, что отечественная малая электронная вычислительная машина «МИР-2» специально сконструирована для процедур, и которых она принимает участие попеременно с математиком).

Хотя идея логической машины, впервые высказанная еще в XIII веке, с тех пор не умирала, долгое время из нее ничего теоретически ценного и практически полезного не получалось. Поэтому средневековые схоластические логики продолжали изучать и совершенствовать силлогистику Аристотеля, пользуясь средствами естественного языка, к которым присоединялись простейшие диаграммы и буквенные обозначения.

Следующая попытка вдохнуть в логику новую жизнь была грандиозной по масштабу проекта и гениальной по замыслу. Непосредственно она не была связана с какими-либо приборами или другими физическими устройствами, хотя несомненна ее преемственность с методом Луллия. Эта попытка тоже повисла в воздухе, поскольку смелая мысль ее создателя опережала реальные возможности существовавшей в то время математики. Но и в этом случае идея не погибла, а перешла в некое состояние анабиоза, чтобы в должный час произвести свое действие. Мы говорим о любимой идее Готфрида Вильгельма Лейбница (1646—1716) — его «Универсальной характеристике».

Коль скоро мы коснулись некоторых сторон жизни Раймунда Луллия, то Лейбницу мы должны были бы отвести несколько страниц, если руководствоваться различием в их вкладе в мировую науку. Но о Лейбнице много написано и как об одном из создателей дифференциального и интегрального исчисления, и как о знаменитом философе, авторе теории монад — гипотетических бесконечно множественных первоэлементов мира, соединяющих в себе как материальное, так и духовное начало. Поэтому мы отметим лишь те черты великого ученого, которые начисто исключают предположение о его эмоциональной обедненности, могущее возникнуть у читателя после ознакомления с его программным тезисом.

Математика и логика составляли только небольшую долю тех предметов, в которых Лейбниц достиг вершин познания и успеха. Он был прославленным юристом, богословом, философом; он занимался историей, был придворным историографом, литератором и государственным деятелем; его занятия в каждой из этих сфер уже обеспечили бы ему сохранение имени в веках. Он был незаурядным организатором и, в частности, основал Берлинскую академию наук — впоследствии один из крупнейших научных Центров мира. Интересно, что Петр Первый неоднократно советовался с Лейбницем по вопросам образования и науки, в частности, обсуждал с ним план создания Санкт-Петербургской академии наук. Как и Луллий, Лейбниц съездил почти всю Европу, то выполняя поручения монархов, то гонимый своей неукротимой энергией и любознательностью.

Но как бы ни разрывался человек между многочисленными обязанностями и увлечениями, у него бывает главный замысел, иногда несколько смутный и призрачный, связанный с наибольшими надеждами, более всех Других дающий необходимое каждому ощущение осмысленности своей жизни и деятельности. Нет сомнения, что любимой мечтой Лейбница, которую он лелеял как самое драгоценное из всего, чем он занимался (в частности, как более драгоценное, чем дифференциалы и интегралы), была «Универсальная характеристика».

Приступая к описанию великого замысла Лейбница и к его оценке, авторы должны признаться, что отчетливо видят всю трудность, а может быть, и невыполнимость этой, задачи. Поскольку идея Лейбница на двести лет опередила эпоху и осталась в свое время не только не реализованной, но в значительной мере и не опубликованной[5], сейчас уже нельзя установить ее аутентичное содержание и реконструировать оригинальный проект — ведь в полном виде он существовал лишь в голове Лейбница. Непонимание и непринятие современниками далеко идущей идеи, родившейся до срока, существенным образом повлияло на ее разъяснения, делавшиеся в конце XVII—начале XVIII века его комментаторами, а также на публичные высказывания самого Лейбница по этому вопросу, так как он был вынужден. считаться с реакцией неподготовленной аудитории[6]. Короче, из-за нерелевантности идеи при первоначальном обнародовании (частичном и фрагментарном) она подвергалась неизбежным искажениям. Это — одна сторона трудностей. Вторая состоит в том, что сегодня, когда многообещающие перспективы, заложенные в проекте «искусственного интеллекта», стали очевидными, мы незаметно для себя можем приписать Лейбницу такую силу предвидения, которой он при всей своей гениальности, возможно, и не обладал. Поэтому мы изложим лишь фактическую часть, а в оценке вклада Лейбница в становление кибернетики призовем на помощь авторитеты.

Лейбниц потерял отца, когда был еще шестилетним мальчиком, но отец, профессор нравственной философии Лейпцигского университета, успел привить ему любовь к знанию. Пользуясь богатой библиотекой отца, молодой Готфрид изучил классические языки, историю, гуманитарные науки, философию. Но он штудировал также математику и аристотелеву логику. Эти последние занятия Лейбница и сыграли, видимо, главную роль в том, что уже в пятнадцатилетнем возрасте он начал вынашивать проект «универсальной характеристики» — средства, с помощью которого все человеческое познание должно было подвергнуться коренному преобразованию[7].

Это средство, по мысли Лейбница, должно состоять из двух инструментов: искусственного языка науки (его-то собственно, он и называет characteristica universalis) и исчисления умозаключений (calculus rationator). Искусственный язык науки должен быть универсальным и совершенным в следующем смысле: он должен служить средством выражения любых мыслей, должен устранять барьеры разноязычной речи, способствуя тем самым распространению научных идей, а также должен стать орудием логического анализа любых проблем. Выражения естественного языка в универсальном языке науки должны быть заменены компактными, наглядными, хорошо обозримыми и однозначно понимаемыми знаками. Конечно, эта грандиозная замена не была фактически проведена Лейбницем, но у него был совершенно ясный план проведения ее в жизнь: нужно было свести все понятия к некоторым элементарным понятиям, образующим как бы алфавит, азбуку человеческих мыслей. Когда это удастся сделать, считал Лейбниц, станет возможным заменить обычные рассуждения оперированием со знаками. Правила такого оперирования должны быть даны во второй части «сверхнауки» — в исчислении умозаключений. Они должны однозначным образом определять последовательности выполнения действий над данными знаками и сами эти действия, так что при правильном их применении ни для каких разногласий не остается места. Эта сокровенная цель всего замысла Лейбница провозглашена им в широко известном тезисе: «Единственное средство улучшить наши умозаключения состоит в том, чтобы сделать их столь же наглядными, как и у математиков, такими, что их ошибочность можно было бы увидеть глазами, и, если между людьми возникают разногласия, достаточно было бы только сказать «Вычислим!», чтобы без дальнейших околичностей стало ясно, кто прав»[8].

Здесь необходимо сделать небольшое отступление, поскольку такое отважное заявление может в разных людях вызвать далеко не одинаковые чувства. Некоторые, мы полагаем, отнесутся к основному рационалистическому тезису Лейбница даже с негодованием, как относились многие еще недавно к утверждениям специалистов по кибернетике, что в будущем ЭВМ смогут взять на себя многие интеллектуальные функции, выполняемые пока только людьми. Откладывая серьезный разбор этого вопроса до того пункта в нашем изложении, когда он будет более подготовлен, заметим лишь, что и в математике, как это выяснилось в тридцатых годах, имеются проблемы, которые принципиально невозможно разрешить с помощью вычисления, и что, с другой стороны, «автоматизированную» процедуру логического или математического вывода нельзя считать тавтологичной, не приносящей новой информации, так что разница между «творчеством» и «вычислением» с позиций современного научного знания становится все менее определенной.

Но вернемся к предложению Лейбница. Существенно отметить, что он придавал важное значение представлению логических действий в виде действий над числами, то есть арифметизации логики. Ему принадлежат следующие слова: «Я заметил, что причина того, почему мы за пределами математики так легко ошибаемся, а геометры столь счастливы в своих умозаключениях, состоит лишь в том, что в геометрии и других частях абстрактной математики можно производить проверку или последовательные доказательства, сводя все к числам, причем делать это можно не только для заключительного предложения, но и в любой момент и на любом шаге, начиная с посылок»[9].

Реализацией описанных идей Лейбница должны были стать разрабатывавшиеся им логические исчисления. В одних из исчислений понятиям, входившим в состав суждений, ставились в соответствие числа и задавались правила оперирования с этими числами, в других употреблялись буквенные обозначения. Возможно, Лейбниц интуитивно принимал «почти доказанную» сейчас гипотезу, что всякую строго и однозначно заданную процедуру (алгоритмическую процедуру), имеющую дело с любыми четко различимыми символами, можно свести к процедуре арифметической — имеющей дело с натуральными числами. Но уверенно «вкладывать» в него понимание эквивалентности вычисления в широком смысле и вычисления в узком смысле было бы рискованным.

Какое же место следует отвести Лейбницу в ряду создателей формализованной логики и кибернетики? Размах и глубина идеи могли бы оправдать претензии даже на первое место, но, как мы знаем, начинание осталось лишь начинанием, и это прискорбное обстоятельство снижает шансы Лейбница стать выше всех в мировой иерархии великих логиков, тем более что в неосуществленности плана повинна не только эпоха, но и разбросанность Лейбница, постоянная размена своего гения на мелочи. Вот как оценивает Лейбница человек, который больше других сделал для второго рождения его идей, Норберт Винер.

«Философия Лейбница, писал Н. Винер в своей «Кибернетике», концентрируется вокруг двух основных идеи, тесно связанных между собой: идеи универсальной символики и идеи логического исчисления.

Из этих двух идей возникли современный математический анализ и современная символическая логика. И как в арифметическом исчислении была заложена возможность развития его механизации от абака и арифмометра до современных сверхбыстрых вычислительных машин, так и в calculus rationator Лейбймца содержится в зародыше amchina rationatuix — думающая машина. Сам Лейбниц, подобно своему предшественнику Паскалю, интересовался созданием вычислительных машин в металле. Поэтому совсем не удивительно, что тот же самый умственный толчок, который привел к развитию математической логики, одновременно привел к гипотетической или действительной механизации процессов мышления»[10].

В другой своей книге Н. Винер пишет о Лейбнице:

«Он интересовался... вычислением при помощи машин и автоматами. Мои взгляды очень далеки от философских взглядов Лейбница. Однако проблемы, которыми я занимаюсь, вполне определенно являются лейбницианскими. Счетные машины Лейбница были только одним из проявлений его интереса к языку вычислений, к логическому исчислению, в свою очередь представлявшему собой, на его взгляд, лишь конкретизацию его идеи о совершенном искусственном языке. Таким образом, даже в своей счетной машине Лейбниц отдавал предпочтение главным образом лингвистике и сообщению»[11].

После того, что мы узнали о Лейбнице и его работах в области логики, нам нужно уточнить соотношение между «аналитическим» и «механическим» путями развития логики. Ведь остается не ясным, к какому из этих направлений склонялся Лейбниц, занимавшийся и проблемами логической символики, и задачей автоматизации рассуждения.

К соотношению этих двух компонентов одной и той же области исследования нам придется возвращаться еще не раз, поскольку, чем более ясной будет становиться для нас общая картина формирования современных логики и кибернетики, тем лучше и полнее мы будем понимать и указанное соотношение. Но уже теперь мы видим, что оба направления тесно связаны друг с другом. В самом деле, механизация рассуждения при использовании в качестве исходных элементов крупных единиц языка — например, основных положений какой-либо науки — не очень интересна: она дает мало преимуществ по сравнению с выведением следствий «в уме», так как приводит к небольшому числу тривиальных или легко определяемых утверждений. В лучшем случае она обеспечивает лишь определенную стимуляцию размышления — примерно такого типа, как стимуляция, создаваемая приборами Луллия. Гораздо перспективнее вовлечь в автоматизированный процесс переработки значительно более мелкие единицы языка — высказывания или составные части высказываний, подразделить их на типы, изучить свойства каждого типа и сформулировать правила переработки составных выражений, зависящие от типов и порядка расположения в них элементарных частей.

Дело в том, что люди, даже при самых простых рассуждениях (неважно, делаются они в уме или «проговариваются»), оперируют целыми вереницами высказываний, большинство из которых имеет сложный характер, создают разветвленные цепи и замкнутые циклы аргументации, не боятся повторений, обрывают тупиковые ветви аргументации, приводят рассуждение к абсурду или очевидности, после чего быстро «проигрывают» всю эту логическую симфонию в обратном порядке и оставляют в сознании правильные заключения, бракуя неправильные. Чтобы такую работу, хотя бы приблизительно, производила машина, нужно вложить в нее огромное количество мелких логических и языковых элементов, сообщить ей много правил и сложных процедур оперирования.

Поскольку машина может реагировать лишь на знаки (мы не имеем здесь в виду сложной проблемы распознавания зрительных образов машиной; знаки могут быть очень простыми — например, представлять собой набор штифтов, вставляемых в соответствующие отверстия), содержание слов и фраз ей недоступно. Поэтому для устройства сносно работающей логической машины необходима как минимум детально разработанная логическая символика, так сказать, «логический синтаксис», заключающийся в своде правил относительно того, какие сочетания символов могут встречаться вместе (и в каких комбинациях) и какие запрещены, а также «логическая грамматика» — свод правил, по которым одни комбинации (разрешенные) символов перерабатываются в другие комбинации.

Лейбниц, конечно, понимал это, хотя, наверняка, не представлял себе, сколь сложной является задача отвлечения от всего того, что стоит за рассуждениями людей, от философских или богословских постулатов, от внешней реальности, отражаемой в языке, как трудно позабыть обо всем этом, «разъять как труп» формальные логические структуры, с тем чтобы позже, детально изучив их различные допустимые виды, снова собрать воедино в сложном синтезе, в огромном искусственном механизме, способном в специфической форме воспроизводить и усиливать то, что делает человек с помощью мышления и естественного языка. Избежать этой кропотливой черновой работы было нельзя. Но ее начали делать по-настоящему лишь в XIX веке Джордж Буль и другие математики и логики, о которых речь пойдет в следующей главе. И в том же XIX веке была продолжена «механическая» линия развития логики, идущая от Луллия и Лейбница.

Мы познакомимся с одной из логических машин прошлого столетия — с машиной Джевонса. Она была основана на более детально разработанной формализованной логике, чем логические исчисления, которые строил Лейбниц. Это и не удивительно: Джевонс не только хорошо знал труды основоположника математической логики Буля (которые оценивал как «эпоху в человеческом мышлении») и другого известного математика того времени — Августа Де Моргана (1806—1871), но и сам разработал оригинальную систему алгебраического логического исчисления. Последнее и было положено в основу действия его машины.

Уильям Стенли Джевонс (1835—1882), профессор логики и политической экономии в Манчестере, а затем в Лондоне, построил свою машину в 1869 году. Ныне она хранится в Музее истории наук в Оксфорде. Ее демонстрация в свое время вызвала, по-видимому, большой интерес и явилась некоторого рода сенсацией; но она не производила, вероятно, того мистического впечатления, как когда-то прибор Луллия. Времена изменились, и хотя многие люди и в наши дни легко могут поверить в «летающие тарелки», все же престиж научного знания вырос существенно. Поэтому на устройство Джевонса смотрели как на Доказательство торжества точных наук и математики, а не как на таинственный «указатель истины».

Машина Джевонса вызвала интерес и в нашей стране: в конце XIX века у нас была опубликована статья с описанием машины[12], а в последствии она была воспроизведена в России с некоторыми усовершенствованиями и публично демонстрировалась. Приведем объявление, помещенное в газете «Русские ведомости» от 16 апреля 1914 года:

«Мыслительная машина. В субботу, 19 апреля в большой аудитории Политехнического музея состоится публичная лекция проф. А. Н. Щукарева на тему «Познание и мышление». Во время лекции будет демонстрирована мыслительная машина, аппарат, который позволяет воспроизвести механически процесс человеческой мысли, то есть выводить заключения из поставленных посылок. Машина построена впервые математиком Джевонсом и усовершенствована автором лекции. Результаты ее операций получаются на экране в словесной форме»[13].

Чтобы пояснить, какого рода логические рассуждения можно было «передать» машине Джевонса, расскажем о его логическом исчислении. Это исчисление было модификацией алгебры логики Дж. Буля, о вкладе которого в интересующую нас область речь пойдет в следующей главе.

Исчисление Джевонса представляло собой некоторую логику равенств, так как каждое высказывание записывалось в нем в виде равенства, то есть выражения вида А = В, где А и В могли быть сложными логическими выражениями. Преобразование равенств производилось по правилу замены равным, известному из школьной алгебры, так как на нем основаны тождественные преобразования алгебраических выражений.

Правило это (его Джевонс называл «принципом замещения») гласит: если верно, что А = В, и об А нечто утверждается (то есть A входит в состав какого-то сложного утверждения, признаваемого верным), то тоже самое должно утверждаться и о В. Как, разъясняет Джевонс, «то, что верно об одной вещи, будет верно и относительно другой, равнозначащей с первой»[14].

Логика Джевонса была логикой классов; суждения в ней записывались как равенства и истолковывались как высказывания о классах (множествах) предметов. Смысл равенств был следующим:

(1) А = В — простое тождество: множества A и B совпадают. Например, «Равносторонние треугольники = равноугольные треугольники», то есть «Все равносторонние треугольники равноугольны».

(2) A = АВ — частичное тождество: класс A совпадает с пересечением классов А и В[15].

Например, «Млекопитающие = млекопитающие позвоночные», чему в обычной речи соответствует «Все млекопитающие суть позвоночные».

(3) АВ = АС — ограниченное тождество: тождество B и C ограничено сферой вещей, которые суть A. Например, «Материальное вещество = материальное тяготеющее вещество».

(4) A = АВ' — выражает отрицательное суждение «Ни одно A не есть В». Например, «Элемент = то, что не может быть разложено». Здесь В' — класс, дополняющий B до «класса всех вещей» - универсального класса V.

(5) A = АВ ∪ АС — формула так называемого разделительного (дизъюнктивного) суждения «A суть B или C» («Красный металл есть медь или золото»).

(6) РА = РАВ — формула частного суждения «Некоторые A являются В» («Некоторые металлы имеют меньшую плотность, чем вода»). Здесь β — знак «неопределенного количества»; РА означает какую-то (неопределенную, но фиксированную) часть класса A.

В процессе дедукции в теории Джевонса используются законы тождества, противоречия и исключенного третьего. Закон тождества, в наиболее общей формулировке утверждающий требование неизменности понятий и суждений в процессе рассуждения, передается формулой A = A, где A —любое множество. Закон противоречия, запрещающий признание истинным высказывания и его отрицания, записывается, по Джевонсу, как AA' = Λ (результат пересечения произвольного класса A со своим дополнением есть пустой класс; здесь Λ — знак пустого множества, то есть множества, не содержащего ни одного элемента). Закон исключенного третьего, утверждающий, что если дано высказывание и его отрицание, то по крайней мере оно из них верно (верность того и другого запрещается законом противоречия), Джевонс записывает в виде разделительного суждения A = АВ ∪ АВ'. Эту запись можно иллюстрировать суждением «Вода бывает соленая или пресная (то есть несоленая)» («Вода = соленая вода или пресная вода»). Очевидно, это суждение истинно.

Приведем примеры логических выводов в исчислении Джевонса:

1. Дана посылка A = АВ (например, «Все металлы — элементы», то есть «Все металлы = металлы, являющиеся элементами»); покажем, что из нее выводится суждение AС = ABC («Все жидкие металлы — жидкие элементы»). Возьмем суждение АС = AC, верное по закону тождества.

Поскольку в посылке об A утверждается, что этот класс равен AB, мы можем, пользуясь «принципом замещения», заменить в данном суждении второе вхождение A на AB. и результате получится требуемое заключение.

2. Из B = ВС' и A = АВ следует A = ABC', а отсюда (по действующему в системе Джевонса правилу, позволяющему зачеркнуть в последней формуле букву В) получается A = AС'. Это — модус аристотелевского силлогизма Celarent: «Ни одно B не есть С, все A суть B; значит, ни одно A не есть С».

3. Из посылки «Все A суть B» следует заключение «Ни одно не-B не есть A». В самом деле, из A=AB, присоединяя суждение B' = B'A ∪ B'A'; (по закону исключенного третьего), получает B' = B'AB ∪ B'A'; использование комутативности операции пересечения дает B' = ABB' ∪ A'B'. Поскольку BB' = Λ ( по закону противоречия) и AΛ = Λ (пересечение любого множества с пустым множеством пусто), оказывается, что ABB' = Λ, откуда (в силу того, что Λ ∪ A'B' = A'B') вытекает формула B' = A'B', выражающая рассматриваемое заключение.

Очерченное логическое исчисление и было положено Джевонсом в основу работы его машины. Последняя представляла собой механическое устройство с клавиатурой {и поэтому получила название «логического пианино»). Ее работа основывалась на той идее, что всякое высказывание-посылку можно рассматривать как исключение альтернативных-вариантов; получение заключения из системы посылок состоит в отборе незабракованных альтернатив и в их компактном представлении, удобном для понимания.

Пусть даны три класса A, В и С. Мы можем ввести в рассмотрение класс A, а можем рассматривать дополнение к нему, то есть класс А'; в первом случае мы можем ввести в рассмотрение класс В и взять его пересечение с A, а можем взягь класс В' и т. д. Делая тоже самое для С, мы получим альтернатива (они носят название конституэнт): AВС, AВС', AВ'С, AВ'С',A'ВС, A'ВС', A'В'С, A'В'С'. Если соединить, все конституэнты знаком ∪ то мы получим формулу, выражающую универсальный класс: AВС ∪ ABC' ∪ AB'C ∪ AB'C' ∪ A'BC ∪ A'BC' ∪ A'B'C ∪ A'B'C' = V[16]. теперь пусть нам даны посылки из приведенного выше примера 2 (модус Celarent): В = ВС' и A = AВ. Их можно записать в другом виде: ВС = Λ (поскольку, если ни одно В не есть С, то пересечение классов В и С пусто) и AB' = Λ (так как если все A суть В, то пересечение A с дополнением к В не может быть не пустым).

Это означает, что альтернативы AВС и A'ВС обращаются в пустой класс в силу первой посылки (поскольку пересечение любого класса с пустым классом дает пустой класс), а альтернативы АВ'С и AВ'С'— в силу второй посылки. Таким образом, мы получаем: (*) AВС' ∪ A'ВС' ∪ A'В'С ∪ A'В'С' = V. Теперь очевидно, что AС должно быть пустым классом (что и будет означать A = AС', то есть «Ни одно A не есть С») — ведь конституэнты AВС и А В'С, объединение которых совпадает с AС, отсутствуют в выражении (*) (поскольку, как мы видели, они «бракуются» нашими посылками).

Набор на клавиатуре машины Джевонса посылок этого умозаключения (клавиатура содержит клавиши для четырех переменных и их отрицаний) приводит к тому, что на ее выходном табло получается заключение. Но на этой машине можно решать и задачи другого рода: представлять логическое выражение в виде набора конституэнт; проверять равносильность выражений; упрощать логические формулы; устанавливать, какие утверждения о данном классе можно выразить в терминах некоторых других классов; определять гипотезы, из которых следует данное выражение; проверять правильность силлогизмов и т. д.

Машина Джевонса не освобождала, однако, логический вывод от участия «человеческой» логики: результат, который выдавала машина, нуждался в переформулировке. Кроме того, машина была логически маломощна, и хотя используя одновременно две машины, можно было решать более сложные задачи, тем не менее возможности придуманных Джевонсом процедур были весьма ограниченными. Главное ограничение состояло в том, что небогатой была сама логическая теория, лежавшая в их основе. Дальнейшее развитие автоматизации логических процедур, как мы увидим, оказалось существенно связанным с развитием самой логики.

3. ОБРЕТЕНИЕ ПИСЬМЕННОСТИ

Математизация логики ведет свое начало от работ Дж. Буля и А. Де Моргана, в которых логика обрела свой алфавит, свою орфографию и свою грамматику. С этого момента она перестала зависеть от породившего ее естественного языка и получила собственные, адекватные своим особенностям, средства выражения. Для логики началась эпоха письменности — ее конструкции стало возможным наносить на бумагу в виде компактных сочетаний символов, в виде формул, и открылась возможность перерабатывать эти сочетания символов по четко определенным правилам.

Как и изобретение письменности для естественного языка, это знаменовало революцию в развитии. Фактически была осуществлена первая часть мечты Лейбница, и хотя до реализации его главной цели — создания «автоматического рассуждения» — оставался еще огромный путь, одна из главных предпосылок достижения этой цели (в той мере, в которой она вообще достижима) была налицо.

Имя Джорджа Буля (1815—1864) в последнее время стало известно даже людям, далеким от математики и логики. Понятие «булевой алгебры» уже знакомо многим нематематикам и нелогикам, а понятие «булевской переменной» вошло в обиход программистов, операторов и всех, кто пользуется ЭВМ. В этом состоит залог бессмертия имени Буля, поскольку кибернетика будет входить в нашу жизнь все шире (точно так же, когда единицу тока назвали ампером, имени великого французского физика навсегда суждено было войти в языки всех народов — вскоре наступил век электричества). Однако при жизни — да и долго после смерти — профессор математики из ирландского города Корка Джордж Буль, автор основополагающих для математической логики трудов «Математический анализ логики» (1847) и «Исследование законов мысли» (1854)[1] не считался человеком, внесшим большой вклад в науку, и его имя было известно лишь узким специалистам.

Такое непризнание заслуг Буля объясняется очень просто: тема, которой он занимался, стояла в стороне от главной линии развития тогдашней математики.

Историк математики Е. Т. Белл в книге «Творцы математики» объясняет оригинальность работ Буля отчасти объективными причинами — тем, что Буль был «островной» математик, жил и работал в Англии, которая благодаря своему изолированному от континентальной Европы расположению не была особенно подвержена господствовавшей математической «моде». Дальше он пишет следующее: «Фактом является то, что британские математики часто спокойно шли своим собственным путем, занимаясь лишь вещами, интересовавшими их лично, — как может интересовать, скажем, игра в крикет, доставляющая удовольствие, — и, получая от этих занятий полное удовлетворение, свысока смотрели на тех, кто во всю силу своих научных легких оповещает мир о сделанных открытиях. В свое время, в эпоху идолопоклонства перед ньютоновским анализом, эта независимость дорого обошлась британской школе, но теперь, при ретроспективной оценке ее достижений, мы видим, что она внесла гораздо больший вклад в математику, чем это случилось бы, если бы она рабски копировала континентальную науку»[2]. Эти слова, возможно, раскрывают причины самостоятельности научных поисков Буля. Его оторванность от континентальной математики дала ему лишнюю возможность, не сосредоточивая главного внимания на задачах дифференциального и интегрального исчисления (которые тогда считались основными задачами всей математики), глубоко задуматься над конструкциями логики. Джордж Буль обратился к «вечной теме» логики познания, связанной с реальнейшей из реальностей — с конструкциями естественного языка: к выделению из языка логических схем для того, чтобы затем воплотить их тоже во вполне реальные объекты — таблицы, алгебраические формулы.

Можно усмотреть элемент везения в том, что Буль оказался профессором не Берлинского или Парижского университета, а университета небольшого ирландского городка. Если заниматься постоянно задачами, которыми занято большинство, то кому же создавать новые области знания? Правда, не все те, кто жил в захолустном Корке или в других подобных местах, создали новую область науки, но ведь были же такие «люди из захолустья», как Циолковский и Лобачевский...

Мы не даром вспомнили Лобачевского. Труд Буля явился одним из важных путей расширения рамок математики, постановки новых задач и появления у нее новых обязательств по отношению к другим сферам знания. Такой же значительный вклад сделали еще раньше Н. И. Лобачевский (1792—1855) и У. Р. Гамильтон (1805—1865). До начала XIX века математику рассматривали как прямое отражение свойств реальных вещей. Лобачевский и Гамильтон первыми в истории науки создали математические структуры, не «скопированные» непосредственно с каких-либо известных всем явлений, отношений или процессов. Такая самостоятельность формирования математических структур в то время выглядела столь непривычной, что сами их создатели были немало смущены собственными творениями и могли бы произнести слова, которые позже сказал Г. Кантор: «Вижу, но не верю».

Лобачевский, как известно, построил геометрию, в которой на плоскости через каждую точку можно провести две прямые, параллельные данной прямой, и бесчисленное множество прямых, не пересекающихся с данной прямой. В этой геометрии сумма углов треугольника оказывалась меньше 180 градусов. Поскольку геометрию в те времена считали наукой об измерениях твердых тел и расстояний, и этого же взгляда придерживался сам Лобачевский, он полагал, что его система окажется «неверной», если реальные прямые линии — скажем, световые лучи — не будут подчиняться ее законам. Для сравнительно небольших масштабов хорошо подходит обычная (эвклидова) геометрия: самое тщательное измерение, произведенное над треугольником, начерченным на бумаге, показывает, что сумма его углов составляет 180 градусов. Но может быть, думал Лобачевский, это лишь следствие неточности измерения, результат того, что мы с нашими инструментами не можем обнаружить небольшую недостачу суммы углов. Возможно, если измерить углы громадного треугольника, со сторонами в миллионы километров, выяснится, что в таких масштабах начинает уже явно действовать новая геометрическая система, и, следовательно, завоевывает свое право на жизнь новый вариант пятого постулата Эвклида. Чтобы проверить свою геометрию, Лобачевский собирался провести серию астрономических наблюдений.

С таким же психологическим барьером было связано создание Гамильтоном кватернионов. Гамильтон искал аналог комплексных чисел, интерпретируемый в трехмерном пространстве (обычные комплексные числа изображаются точками на плоскости). Он искал такие числа в течение пятнадцати лет, но безрезультатно. Это стало для него некой навязчивой идеей (говорят, что его домашние каждое утро спрашивали его за завтраком: «Ну как, нашел ты свои кватернионы?»). И вот, 16 октября 1843 года во время прогулки Гамильтона озарила неожиданная идея: все трудности возникали из-за того, что в течение всех этих поисков он постоянно предполагал, что операция умножения новых чисел должна подчиняться закону коммутативности, то есть, что для них, как и для обычных комплексных (и, конечно, действительных) чисел справедливо утверждение: от перестановки сомножителей произведение не меняется. А кто сказал, что этот закон универсален, обязателен для всех типов чисел? Когда требование коммутативности умножения было снято, работы осталось на несколько минут. Собственно, основные расчеты, связанные с построением системы кватернионов, были сделаны тут же, в уме (Гамильтон написал основную формулу на граните моста, по которому в тот момент проходил с женой). Сконструировав кватернионы, Гамильтон смотрел на них с тем же удивлением, с каким Лобачевский смотрел на свою геометрию: ведь все известные вычислительные процессы коммутативны, чему же «подражают» эти странные числа? Их поведение, вероятно, выглядело тогда просто мистическим.

Сейчас, по прошествии почти полутора сотен лет, чувства Лобачевского и Гамильтона могут показаться наивными. Но нельзя упускать из вида, что с тех пор произошло коренное изменение во взгляде на роль и место математики в системе человеческого знания. В наши дни математика обязана не только строить формализованные модели каких-то явлений, уже известных физике, биологии или другим областям знания, но и заготавливать формальные структуры впрок, для возможного использования в будущем. Теперь математик зачастую совершенно не интересуется, соответствует ли его конструкция чему-то уже познанному в окружающем мире. Им движет в основном стремление усовершенствовать математику не как аппарат для описания чего-то, а как аппарат вообще. Он ищет возможности Для выявления новых связей между отраслями математики, для укорочения уже существующих связей, для упрощения теорий, для придания им компактности и ясности

Он справедливо полагает, что если математические конструкции, им созданные, станут более изящными и более простыми (не теряя при этом богатства своих свойств), то их рано или поздно можно будет использовать с большей эффективностью в конкретных науках, найдя для них подходящее истолкование в терминах этих наук. Но сам математик лишь в редких случаях обращается к такому истолкованию, поскольку на современном уровне развития знания сложилось разумное разделение труда, и ученый, занимающийся теоретической математикой, обычно «освобожден» от проблем приложений. История науки свидетельствует, что хорошие математические конструкции рано или поздно находят приложения. Неэвклидова геометрия, например, была использована как модель искривленного пространства-времени, и это сыграло важную роль в создании общей теории относительности. Поразительно, насколько «окупаемыми» оказываются те или иные абстрактные математические работы, насколько точно попадают в цель математические стрелы, пущенные, вроде бы, наугад. Одна из важных причин такого положения состоит в том, что ныне никто не требует непосредственной, «конкретной», наглядной интерпретации математических теорий.

Но в те годы, когда жил Буль, дела обстояли еще по-старому. Считалось, что математическая теория должна отражать что-то, так сказать, прямым образом. Мало того. По традиции, идущей от создателей дифференциального и интегрального исчисления, требовалось, чтобы этим отражаемым был физический мир, точнее, мир явлений, изучаемых физикой. А система Буля относилась совсем к другому миру — к языково-мыслительным процессам.

С математической точки зрения достижение Буля представляло собой такую же крупную и революционную вещь, как и изобретения Лобачевского и Гамильтона. Он создал новый вид алгебры, и этим внес значительный вклад в ту переоценку места математики, о которой было сказано выше. Надо заметить, что сам Буль, как можно предполагать по некоторым данным, понимал глубокое значение своего исследования. Алгебра, построенная Булем, служила ему для описания операций над множествами и действий над высказываниями. Впоследствии выяснилось, что, следуя Булю, возможно создание аппарата, описывающего свойства важного класса релейных схем, изучаемых в автоматике. Поэтому восходящая к Булю алгебра не должна рассматриваться только как алгебра логики.

Система Буля, если смотреть на нее с современной точки зрения, есть просто некая абстрактная математическая система. Что это значит? Ответим на этот вопрос в духе принятого сейчас понимания: это значит, что ее можно задать, указав некоторый алфавит (перечень символов), правила образования выражений, объявляемых «правильно построенными», и методы отыскания среди правильно построенных выражений тех из них, которые признаются «истинными» (верными, доказанными), теорем системы. Что же касается вопроса о содержании правильно построенных выражений и теорем, то это — вопрос, относящийся уже не к самой системе, а к ее интерпретации (истолкованию), каковая может быть не единственной.

Станем на путь, обрисованный только что в самых общих чертах, и зададим некоторую формальную систему, идейно примыкающую к алгебре, которую создал Буль. В соответствии с современными представлениями мы будем смотреть на эту систему поначалу как на чисто формальный аппарат, не предполагающий у фигурирующих в нем объектов (знаковых конструкций) какого-либо «внешнего» содержания (использование формального аппарата для вывода «истинных» выражений похоже на игру со знаками, подчиненную определенным правилам). Затем мы дадим четыре интерпретации, в результате которых формально введенные объекты будут наделяться «внешним» по отношению к аппарату смыслом — для каждой интерпретации своим. Далее будет сформулировано понятие булевой алгебры и обнаружится, что в каждой из упомянутых интерпретаций содержится булева алгебра. Обращаем внимание на то, что все это изложение не преследует цели демонстрации реальной картины исторического становления математической логики. Наше изложение существенно осовременено уже потому, что, как мы покажем далее, в «математическом анализе логики» Буля булевой алгебры в собственном смысле этого слова не было, хотя он и стоит у истоков последней.

I. Алфавит. Вводятся в рассмотрение знаки пяти видов: пропозициональные переменные, константы, логические связки (знаки логических операций), знак отношения и скобки.

а) Пропозициональные переменные: A1 A2, A3, ...; число пропозициональных переменных не ограничено.

б) Константы: 0, 1.

в) Логические связки: ~, &, V (эти знаки носят название соответственно отрицания, конъюнкции и дизъюнкции).

( ~ = ˥)

г) Знак отношения: = (знак равенства).

д) Скобки: (,) (левая и правая).

Других знаков алфавит не содержит.

Исчисление строится так, что не всякая конечная последовательность знаков его алфавита является формулой. Формулы — это такие последовательности знаков алфавита (или, как говорят иначе, такие выражения или слова в алфавите), которые удовлетворяют следующему определению.

II. Формулы.

(а) Каждая пропозициональная переменная есть формула.

(б) Константы 0 и 1 суть формулы.

(в) Если α — формула, то ~α —тоже формула; если α и β — формулы, то (α & β) и (α V β) также являются формулами[3].

(г) Других формул, кроме получаемых по правилам (а), (б) и (в), быть не может.

В этом определении в пункте (в) буквы α и β, не принадлежащие нашему алфавиту (и потому называемые метазнаками[4]), означают произвольные конечные последовательности знаков алфавита.

Данное выше определение формул называется индуктивным. Индуктивные определения широко распространены в современной математике, логике, основаниях математики. Они позволяют вполне точно устанавливать, подпадает ли любой данный объект некоторой области под определяемое понятие. Сформулированное выше определение дает возможность установить, является ли любое данное слово нашего алфавита формулой или нет — установить это, «идя обратным ходом» и рано или поздно добираясь до пропозициональных переменных или констант (если слово окажется формулой).

Ознакомимся подробнее с тем, как «работает» данное определение. Докажем, например, что слово (A1 & ~(A2 V A1) не есть формула. Предположим противное: это слово — формула. Тогда знак & мог возникнуть в ней лишь в результате применения пункта (в) определения формулы. Но это значит, что A1 и ~(А2 V А1 должны быть формулами. Однако хотя А1 и есть формула (по пункту (а) определения), слово ~(A2 V A1 формулой не является, ибо для того, чтобы слово, начинающееся со знака ~, было формулой, необходимо, чтобы справа от него стояла формула. Но слово (A2 V A1 не представляет собой формулы, так как оно могло бы быть формулой только по пункту (в), но тогда в нем крайним справа знаком должна была бы быть правая скобка, чего в действительности нет. Таким образом, (А2 V А1 — не формула, а значит, ~(A2 V A1 не формула и, следовательно, исследуемое выражение в целом — не формула. Однако если бы мы рассмотрели, скажем, слово (А1 & (A2 V A1)), то применяя аналогичное рассуждение, убедились бы, что оно является формулой.

III. Равенства.

Если α и β — формулы, то α = β — равенство. Ничто иное равенством не является.

Условимся о сокращении: вместо двух равенств α = β и β = γ разрешается писать просто

α = β = γ («цепочка равенств»)

Аналогично будут пониматься и более длинные цепочки. Так, запись

α = β = γ = δ имеет смысл

α = β, β = γ, γ = δ[5]

IV. Постулаты.

[а]. Схемы аксиом.

1. (α & β) = (β & α) (закон коммутативности для конъюнкции).

2. (α V β) = (β V α) (закон коммутативности для дизъюнкции).

3. ((α & β) & γ) = (α & (β & γ)) (закон ассоциативности, или сочетательности, для конъюнкции).

4. ((α V β) V γ) = (α V (β V γ)) (закон ассоциативности для дизъюнкции).

5. (α & (β V γ)) = ((α & β) V (α & γ)) (закон дистрибутивности, или распределительности, конъюнкции относительно дизъюнкции).

6. (α V (β & γ)) = ((α V β) & (α V γ)) (закон дистрибутивности дизъюнкции относительно конъюнкции).

7. (α & (α V β)) = α (первый закон поглощения).

8. (α V (α & β)) = α (второй закон поглощения).

9. ~(α & β) = (~α V ~β) (первый закон Де Моргана).

10. ~(α V β) = (~α & ~β) (второй закон Де Моргана).

11. (α & α) = α (закон идемпотентности для конъюнкции).

12. (α V α) = α (закон идемпотентности для дизъюнкции).

13. ~~α = α (закон снятия двойного отрицания).

14. (α & 1) = α (закон отбрасывания единицы).

15. (α V 0) = α (закон отбрасывания нуля).

16. (α & ~α) = 0 (закон противоречия, выраженный в форме приравнивания противоречия нулю).

17. (α & ~α)=1 (закон исключенного третьего, выражений в форме равенства).

Перечисленные постулаты[6] являются не аксиомами, а схемами аксиом. Это значит, что, каждый постулат задает бесконечное множество аксиом определенной структуры. Так, схема аксиом 1 задает аксиомы: (А1 & А2) = (A2 & A1), ((А1 V ~A2) & ~A1) = (~A1 & (A1 V ~A2)) и т.д.; аксиомы — это равенства, принимаемые в качестве исходных.

Схемы аксиом 1 и 2 задают свойство перестановочности членов в конъюнктивных и дизъюнктивных формулах. Схемы аксиом 3 и 4 выражают ассоциативные законы, подобные ассоциативным законам школьной алгебры, где, как известно, (а • b) • с = а - (b • с) и (а + b) + с = a + (b + с). В школьной алгебре имеется только один дистрибутивный закон — закон дистрибутивности умножения относительно сложения: A • (b + с) = a • b + A • с, так как обычное сложение чисел не дистрибутивно относительно обычного умножения (то есть неверно, что для любых чисел а, b и с

а + (b • с) = (а + b) • (а + с)).

В данной же системе обе операции, конъюнкция и дизъюнкция, дистрибутивны одна относительно другой (схемы аксиом 5 и 6). Смысл законов Де Моргана[7] (схемы аксиом 9 и 10) можно передать фразами: «Отрицание конъюнктивной формулы означает дизъюнкцию отрицаний ее членов»; «Отрицание дизъюнктивной формулы означает конъюнкцию отрицаний ее членов». Смысл схем аксиом, выражающих остальные законы, непосредственно ясен. Заметим лишь, что они служат эффективным средством упрощения формул рассматриваемой формальной системы, то есть построения по данной формуле таких равных ей формул, которые проще, чем исходная (в том смысле, что содержат меньшее число вхождений логических связок); ср. ниже, с. 75—76.

[b]. Правила вывода.

Если верно равенство α = β, то верно и равенство Ф[α] = Ф[β]. Здесь Ф[α] есть произвольная формула, содержащая в качестве своей части, формулу α (аналогично понимается и Ф[β]). Это — правило замены равным (ср. выше с. 42), но «приуроченное» специально к нашему формальному аппарату. Смысл правила состоит в том, что в произвольной формуле Ф[α], в которую входит α, можно α в любом ее вхождении заменить на какую угодно равную ей формулу β и в результате получится формула Ф[β], равная формуле Ф[α][8].

В дополнение к этому правилу мы будем в процессе переработки равенств пользоваться известными свойствами отношения равенства — рефлексивностью (для любой формулы α справедливо α = α), симметричностью (для любых α и β из α = β следует β = α) и транзитивностью (если α = β и β = γ, то α = γ)[9]. Таким образом, процедуры вывода в данном исчислении представляют собой обычные тождественные преобразования.

V. Определения.

Записи вида (α ≡ β) и (α → β) суть сокращения для формул вида (~α V β)[10] и ((~α V β) & (α V ~β)).

Приведенное исчисление представляет собой исчисление равенств формул определенного вида — исчисление, которое в алгебраических терминах носит название исчисления равенств булевых выражений[11]. Оно сформулировано нами как неинтерпретированное исчисление, поскольку при его развертывании не было указано, из какой же области следует брать значения пропозициональных переменных, как следует понимать логические связки и константы 0 и 1, какой смысл имеют формулы и как нужно понимать содержание термина «верная формула».



Дадим теперь первую интерпретацию этого исчисления — функциональную.

Функциональная интерпретация

Пропозициональные переменные истолковываются как переменные для чисел 0 и 1 (то есть каждая из переменных может принимать только эти два значения). Сложные формулы (формулы, отличные от пропозициональных переменных) интерпретируются следующим образом. Каждая связка понимается как функция, которая значениям аргументов (аргумента) — нулю или единице — ставит в соответствие значение функции (которое тоже может быть только либо нулем, либо единицей). Значения связок строятся на основе табличных определений (табл. 1, 2, 3)[12].

Значения знаков → и ≡ вытекают из этих таблиц. В силу того, что (α → β) есть сокращение для (~α V β), (α ≡ β)—сокращение для ((~α V β) & (α V ~β)); можно считать, что знаки → и ≡ задаются таблицами 4 и 5 соответственно.



Поясним, как строится, например, табл. 5. Мы начинаем с того, что строим колонку для формулы ~а, пользуясь табл. 1, задающей операцию (функцию) отрицания; затем, пользуясь табл. 3, определяющей функцию, называемую дизъюнкцией, строим колонку для формулы (~α V β) аналогичным образом строится колонка для формулы (α V ~β) наконец, опираясь на табл. 2, задающую функцию, называемую конъюнкцией, мы строим колонку для конъюнкции ((~α V β) & (α V ~β)) Задание функции ≡ получено: его дают две первые левые (аргументные) колонки табл. 5 и ее крайняя правая колонка.

Задав описанным способом интерпретацию пропозициональных переменных и связок, мы тем самым получаем интерпертацию и для любой формулы[13]: каждая формула осмысливается как функция (таблица), которая может быть построена по данной формуле.

Возьмем, например, формулу (A1 & (A2 V ~A1)) и определим, какую функцию она задает, построив соответствующую таблицу (табл. 6).



Построим таблицу для формулы (А1& ~(А2 V A1))» проверку правильности которой мы выше предоставили читателю. Мы получим табл. 7.



Из нее видно, что эта формула принимает значение 0 при любых значениях своих аргументов. Она называется поэтому тождественно равной нулю. Если мы возьмем отрицание только что рассмотренной формулы, то есть формулу ~(А1 & ~(А2 V A1)), то очевидно, что она задает функцию, которая принимает значение 1 при любых значениях своих аргументов, то есть функцию, тождественно равную единице.

Функции, тождественно равные нулю, неотличимы друг от друга: ведь какие бы значения ни принимали аргументы (и сколько бы их ни было), функции эти все равно принимают одно и то же значение, то есть ведут себя как константы—постоянные. То же самое можно сказать и о функциях, тождественно равных единице. Учитывая это, функции, тождественно равные нулю, мы отождествим с константой 0, а функции, тождественно равные единице, с константой 1 (и, следовательно, будем считать, что значением первой константы является число 0, а второй — число 1).

Для завершения интерпретации нам осталось только установить, при каких условиях равенство α = β следует признать верным (истинным). Будем считать, что α = β есть верное равенство, если α и β задают одну и ту же функцию, то есть, что если построить таблицы, соответствующие формулам α и β, таблицы эти полностью совпадут[14].

Нетрудно проверить, что каждая из 17 схем аксиом задает верное равенство. Проверим это, например, для схемы аксиом 6 (табл. 8).

Мы видим, что колонки нулей и единиц для схем формул (α V (β & γ)) и ((а V β) & (α V γ)) создают, что означает: при любом выборе α, β, γ они переходят в пару формул, задающих одну и ту же функцию. Таким образец, можно сказать, что схема аксиом 6 в нашей интерпретации оказывается схемой верных равенств.

Наконец, нетрудно проверить (эту проверку мы предоставляем читателю), что, действуя по нашим правилам вывода, мы из верного равенства всегда будем выводить верное же равенство.

В силу оказанного мы можем мыслить задаваемый нашим исчислением процесс порождения верных равенств. В этом процессе участвуют схемы аксиом, каждая из которых порождает бесконечно много верных равенств, и правила [b], при каждом применении! которых к верным равенствам порождается верное равенство. Как конкретно проходит подобный процесс порождения, мы покажем в связи со следующей интерпретацией — логической.



Логическая интерпретация (на высказываниях)

Будем понимать под высказыванием выражение некоторого языка (безразлично какого —естественного, например русского, или какого-либо искусственного, например алгоритмического, применяемого в программировании! ЭВМ), которое либо истинно, либо ложно (и не может быть тем и другим одновременно). Назовем истинность («истинно») и ложность («ложно») истинностными значениями высказываний. Будем считать, что на место пропозициональных переменных в формулы подставляются высказываний при этом если подставляется высказывание, обладающее истинностным значением «истинно» (соответственно «ложно»), то его же принимает и та пропорциональная переменная, на место которой подставлено данное высказывание.

Связки определим так же, как и в первой интерпретации, только вместо 1 в таблицах будем вписывать букву «и» («истинно»), а вместо 0 — «л» («ложно»). Тогда операция ~ окажется операцией обычного отрицания высказываний, формула ~α походит в истинное высказывание, если а при данной подстановке истинностных значений вместо всех своих переменных переходит в ложное высказывание, и в ложное высказывание, если а переходит в истинное высказывание[15]; операция & (конъюнкция) окажется соответствующей логическому союзу «и» и будет порождать истинное высказывание вида (α & β) тогда, и только тогда, когда а и β истинны (то есть интерпретируются истинными высказываниями); операция V будет соответствовать слабой дизъюнкции, то есть соединительно-разделительному союзу «или» естественного языка: формула (а V β) принимает значение «истинно» тогда, когда хотя бы одна из двух формул, а, β, переходит в истинное высказывание. Что касается введенных по определению знаков → и ≡, то первый из них соответствует логическому союзу «если..., то» (логическая операция импликация), а второй — союзу «если, и только если,..., то» (или «тогда, и только тогда, когда») (логическая операция эквиваленция).

Нетрудно убедиться, что (α → β) переходит в ложное высказывание, когда а (посылка, или антецедент, импликативного выражения) принимает значение «истинно», а β (заключение, или консеквент) — значение «ложно», в остальных же случаях импликативное выражение истинно; эквивалентность (а ≡ β) переходит в истинное высказывание в том, и только том, случае, когда а и β принимают одно и то же истинностное значение[16].

При данной интерпретации каждая формула оказывается формой высказывания, или пропозициональной формой, то есть выражением, переходящим в высказывание (истинностное значение) при подстановке каких-то высказываний (истинностных значений) вместо всех ее пропозициональных переменных. Значение такой формы для всех возможных подстановок такого рода задается таблицей истинности, которая строится по данной формуле. Так, форме (~A1 & (A2 V ~A1)) соответствует следующая таблица (табл. 9; ср. табл. 6). В табл. 9 мы опустили промежуточные колонки, которые необходимы для того, чтобы получить ее правую колонку (они получаются из табл. 6 заменой «1» на «и», а «0» на «л» в колонках для формул ~А1 и (A2 V ~A1)).

Формулам, тождественно-равным единице (в предшествующей интерпретации), здесь соответствуют формы высказываний, принимающие значение «истинно» при любых значениях своих пропозициональных переменных (их называют тождественно-истинными формами высказываний или просто тождественно-истинными высказываниями); любая из таких форм может считаться интерпретацией константы 1. Формулам же, которые в предшествующей интерпретации были тождественно-равными нулю, теперь соответствуют тождественно-ложные высказывания (тождественно-ложные формы высказываний), и любое из таких высказываний есть интерпретация константы 0.



Равенство двух формул означает утверждение, что справа и слева от знака равенства стоят формы высказываний, принимающие одно и то же истинностное значение при любых значениях входящих в них пропозициональных переменных (равносильные формы высказываний); если это утверждение справедливо, то данное равенство 5 следует признать верным, в противном случае оно неверно.

В данной интерпретации особую роль играют тождественно-истинные высказывания. Некоторые из них выражают фундаментальные закономерности мышления. Таковы, в частности, формы высказываний ~(а & ~а) и (а V ~а) которые выражают логические законы, называемые соответственно законом противоречия и законом исключенного третьего (импликативное выражение (а → а) соответствует закону тождества)[17]. Тождественно-истинные высказывания используются для определения важного понятия логического следования. Поясним это понятие.

Среди объектов, фигурировавших при построении нашей формальной системы, смысл логического следования ближе всего передает импликация. В самом деле, когда утверждается «Из α логически следует β», имеют в виду, что не может быть, чтобы α было верно, а β неверно, то есть «Если α, то (обязательно) β». Говоря точнее, логическое следование означает, что какие бы значения ни принимали пропозициональные переменные в посылке α и заключении β, всегда верно, что «если α, то β», то есть, что форма (~α V β) —по определению записываемая импликативным выражением (α → β) — тождественно-истинна. Отсюда получается метод определения следования заключения из посылок: надо образовать импликативное выражение, в котором антецедентом является посылка (или конъюнкция посылок, если их несколько), выраженная в виде формы высказывания, а консеквентом — предполагаемое заключение, также представленное в виде формы; если полученное импликативное выражение тождественно-истинно, то предполагаемое заключение действительно является таковым, то есть логически следует из посылки (посылок), в противном случае —не является.



Покажем, как удостоверяется следование заключения из посылок на уже знакомом нам примере силлогистического модуса Celarent. Представим посылку «Ни одно B не есть С» в виде «Если А1 то не-A2» то есть (A1 → ~А2), что является сокращением для формы (~А1 V ~\А2) здесь А1 и ~A2 суть пропозициональные формы, соответствующие выражениям «Нечто принадлежит классу В» и «Нечто принадлежит классу не-С (то есть дополнению к классу С)» в высказывании «Если нечто принадлежит классу B, то оно принадлежит классу не-С», которое можно считать совпадающим по смыслу с данной посылкой. Посылку «Все A суть B», используя тот же прием, запишем в виде (А3 → А1) заключение «Ни одно A не есть С» перейдет тогда в (A3 → ~А2). Образуем импликативное выражение (((A1 → ~A2) & (А3 → А1)) → (А3 → ~А2)) и проверим с помощью таблиц истинности, является ли это выражение тождественно-истинным. Табл. 10 показывает, что оно будет таковым.

Пользование таблицами истинности для определения следования заключения из посылок, однако, весьма громоздко. При четырех пропозициональных переменных таблица будет иметь 16 строк, при пяти — 32 строки и т. д. Поэтому в логике разработаны методы аналитического обоснования следования заключения из посылок — путем преобразования формул. В нашем примере обращение к одному из аналитических методов будет выглядеть так (над знаками равенства проставлены номера шагов в получившейся цепочке равенств; наружные скобки в формулах, подвергающихся преобразованиям, опущены).



Прокомментируем каждый из тринадцати шагов, а затем подвергнем анализу результат преобразования. На шагах (1), (2) и (3) используется определение знака импликации как средства сокращенной записи формул (п. V на с. 57). В результате исследуемое импликативное выражение переходит в формулу нашего исчисления. На шаге (4) применяется первый закон Де Моргана, а на шаге (5) дважды — второй закон Де Моргана. Шаг (6) заключается в снятии двойных отрицаний. Далее, на шаге (7) происходит раскрытие скобок — применяется закон дистрибутивности дизъюнкции относительно конъюнкции. На шаге (8) по закону коммутативности дизъюнкции происходит перестановка членов в формулах ((A1 & А2) V A3) и ((A1 & A2) V ~A1)

На шаге (9) снова, причем дважды, применяется закон дистрибутивности дизъюнкции относительно конъюнкции. Шаг (10) состоит в том, что из четырехчленной конъюнкции на основании законов 17 и 14 исключается тождественно-истинный член (~А1 V A1). На шаге (11) применяется закон коммутативности дизъюнкции, а на шаге (12) происходит раскрытие скобок по закону дистрибутивности дизъюнкции относительно конъюнкции. Обращаем внимание на то, что в наших преобразованиях использовалась ассоциативность операций дизъюнкции и конъюнкции, позволившая в формах, представляющих собой многочленные дизъюнктивные либо конъюнктивные формулы, удалить все скобки (это означает, что скобки мыслятся расставленными любым допустимым, то есть не нарушающим свойства выражения «быть формулой», образом)[18].

Этим же свойством, да еще законом коммутативности, мы пользовались на шаге (13), когда в трех членах конъюнктивной формулы, полученной на предыдущем этапе (они представляют собой дизъюнктивные формулы), расположили буквы в порядке возрастания индексов, сгруппировав вместе буквы и их отрицания. Подчеркнем, что на каждом из тринадцати шагов мы применяли наше «основное» правило вывода — производили замену равного равным, причем иногда по нескольку раз.

Исследуем теперь полученное выражение. Как и предыдущая формула, оно представляет собой конъюнктивную формулу, состоящую из трех дизъюнктивных формул. Рассмотрим первую из них, взятую с удобной для наших целей расстановкой скобок: (А1 V ~А2) V (A3 V ~A3); формула (А3 V ~A3) есть тождественно-истинная форма (частный случай закона исключенного третьего); но раз в дизъюнктивной формуле (А1 V ~A2) V (A3 V ~A3) один из членов тождественно-истинен, то и вся формула также тождественно-истинна — это вытекает из табличного определения дизъюнкции в терминах истинностных значений.

В остальных двух дизъюнктивных формулах исследуемого выражения тоже «присутствует» закон исключенного третьего, поэтому каждая из них также тождественно-истинна. Итак, B нашей трехчленной конъюнкции каждый член оказывается тождественно-истинным. Вспомнив табличное задание операции конъюнкции (легко распространяемое на конъюнктивные формулы с произвольным числом членов), мы приходим к заключению, что наша результирующая формула тождественно-истинна. Но, в силу транзитивности отношения равенства, исходная формула равна результирующей, значит, и она тождественно-истинна.

Чтобы у читателя не создалось впечатления, что аналитические методы обязательно приводят к столь пространным выкладкам, мы решим эту же задачу другим способом. Предварительно заметим, что равенство вида

((~а V β) &(γ V а)) = (~а V β) &(γ V α) & (γ V β)) (*)

является верным равенством, каковы бы ни были формы α, β и γ этом можно убедиться, производя его табличную проверку; равенство (*) можно вывести и непосредственно из наших постулатов — осуществить это преобразование мы предоставляем читателю).

Возьмем конъюнкцию наших посылок и исключим из нее знаки → : ((А1 → ~А2) & (A3 → А1)) = ((~А1 V ~А2) & (~A3 V A1)). Но в силу (*): ((~A1 V ~A2) & (~А3 V A1)) = ((A1 V ~A2) & (~A3 V A1) & (~A3 V ~A2))

(здесь роль α играет формула A1 роль β — формула ~A2 роль γ — формула ~A3)- Но очевидно, что из конъюнктивной формулы, сколько бы членов она ни имела, следует каждый ее член (так как не может быть, чтобы конъюнктивная формула была истинна, а какой-либо ее член — нет). Значит, если конъюнкция наших посылок истинна, истинна и формула (~A3 V ~A2) (поскольку она есть один из членов трехчленной конъюнкции, равной конъюнкции посылок). Значит, (~A3 V ~A2) есть следствие из посылок. Но в силу определения (~A3 V ~A2) = (A3 → ~A2)- Задача решена.

Тождественно-истинные высказывания служат для выражения логически правильных форм рассуждений. Для иллюстрации этого положения приведем решение задачи восходящей к немецкому логику и математику Э. Шредеру — одному из продолжателей алгебро-логической линии исследований, начало которой было положено Булем[19]. «Один химик, имея в виду построить на этом дальнейшие заключения, выдвинул утверждение: «Соли, которые не окрашены, суть соли, которые не являются органическими телами, или суть органические тела, которые не окрашены». Другой химик с этим не согласился. Кто был прав?»

В рассуждении первого химика можно выделить следующие элементарные высказывания (суждения): «Нечто есть соль», «Нечто есть органическое тело» и «Нечто окрашено». Все рассуждение можно представить в виде следующего сложного условного суждения: «Если нечто есть соль и (это нечто) не окрашено, то (это нечто) есть соль и не есть органическое тело или есть органическое тело и не окрашено». Заменив элементарные высказывания соответственно переменными А1 A2 и A3, а вместо логических союзов «и», «или» и «если..., то» употребив знаки &, V и →, мы можем представить логическую форму этого сложного высказывания следующим выражением: ((А1 & ~A3) → ((A1 & ~A2) V (А2 & ~A3))). Для решения спора между двумя химиками надо определить, представляет ли оно тождественно-истинное высказывание.

Проведал соответствующие преобразования, на этот раз без объяснений (мы предоставляем читателю самостоятельно определить те схемы аксиом нашего исчисления, которым мы пользуемся на каждом шаге).



В полученной на последнем шаге двучленной конъюнкции в каждом члене (представляющем собой дизъюнкцию пропозициональных переменных или их отрицаний) имеется 5 обязательно какая-то переменная и ее отрицание. Следовательно, оба члена конъюнктивной формы тождественно-истинны и, значит, тождественно-истинна и она сама. Итак, рассуждение первого химика было логически правильным, а его оппонент допустил ошибку.

Обратим теперь внимание на то, что в обеих рассмотренных интерпретациях фигурировали множества элементов, являющихся областями значений пропозициональных переменных; именно на этих множествах получали определение операции ~, &, V, свойства которых были ранее установлены равенствами 1—17 из пункта IV, и в этих же множествах находились элементы — результаты применений операций (последнее свойство называется замкнутостью множества относительно данных операций). Тем самым эти множества составляют то, что называется булевыми алгебрами. Булева алгебра—это любое множеством объектов, для которых определены одна одночленная (одноместная, унарная) операция (~) и две двучленных (двуместных, бинарных) операции (&, V) причем множество М замкнуто относительно этих операций; в нем имеются объекты, соответствующие константам 0 и 1 рассмотренного нами исчисления (нуль и единица булевой алгебры); одночленная операция, которую мы назвали отрицанием, подчиняется закону снятия двойного отрицания, а двучленные операции, которые мы назвали конъюнкцией и дизъюнкцией, обе коммутативны, ассоциативны, дистрибутивны одна относительно другой, подчиняются законам поглощения и, вместе с отрицанием, законам Де Моргана, а также законам, в которых фигурируют 0 и 1 (законы 14—17) (ср. с. 55)[20]. В первой из наших интерпретаций булевой алгеброй является множество из двух элементов — 0 и 1, во второй — множество истинностных значений (впрочем, можно считать, что булевой алгеброй здесь было множество высказываний[21]. понимаемых, однако, так, что высказывания, имеющие одно и то же истинностное значение, не различаются)[22]; как мы убедимся ниже, имеются и другие интерпретации булевой алгебры.

Формальный аппарат, изложенный в пп. I—IV (пункт V, как говорят, не расширяет его возможностей), можно понимать как теорию абстрактной булевой алгебры — булевой алгебры как любого множества объектов (носителя), взятого вместе с семейством операций. определенных на этом множестве, которое удовлетворяет всем требованиям данного аппарата, причем как теорию в узком смысле: как некоторое исчисление (равенств). Такую теорию следует отличать от теории булевых алгебр в широком смысле, в которой исследуются свойства приведенного формального аппарата (и аналогичных ему построений) и его интерпретации, формализации булевых алгебр средствами тех или иных логических систем, обобщения понятия булевой алгебры и т. д.

В логике исчислением обычно называют систему правил порождения объектов, допускающих осмысление (интерпретацию), и позволяющую выделять среди осмысленных объектов такие, которые в интерпретациях оказываются в каком-либо разумном смысле истинными суждениями. В рассмотренном нами исчислении объекты возникают в два этапа:

на первом с помощью пп. I и II порождаются формулы (и —с помощью п. V —их сокращения),

на втором (п. III) из формул строятся равенства. Далее среди возникших таким образом объектов происходит отбор тех из них, которые в интерпретациях оказываются верными, отбор равенств[23], истолковываемых как суждения о свойствах элементов соответствующей булевой алгебры, выраженные в терминах ~, & и V. Этот отбор задается постулатами (п. IV); он основан на процедуре порождения верных равенств посредстве м правил вывода [b], исходя из равенств, представляющих собой аксиомы (согласно списку схем аксиом [а]).

Проиллюстрируем механизм подобного порождения на приведенном выше (с. 64) примере доказательства равенства



Шаг (1) состоял в следующем. Было взято равенство (A1 → ~A2) = (~A1 V ~A2), верное по определению (п. V), и к нему применено правило вывода —замена равным [b] следующим образом: в ((A1 → ~A2) & (A3 → A1)) →

(A3 → ~A2) часть (A1 → ~A2) была заменена на формулу (~A1 V ~A2), в результате чего получилось верное равенство:



Здесь роль α, фигурирующей в формулировке правила замены равным, играло выражение (A1 → ~A2)» роль β — формула (~A1 V ~A2), роль Ф[а]—выражение ((А1 → A2) & (A3 → A1)) → ( A3 → ~A2). роль Ф[β] - выражение ((~A1 V ~A2) & (A3 → A1)) → (A3→ ~A2). На шагах (2) и (3) в последнем выражении была произведена аналогичная замена импликативных выражений равными им (в силу определения п. V) дизъюнктивными формулами. Читатель может самостоятельно проследить, как применялось правило замены (и правила, выражающие симметричность и транзитивность равенства) на всех шагах доказательства, приведенного на с. 64—65. Заметим, что на некоторых шагах правило замены использовалось несколько раз.

Вернемся, однако, к логической интерпретации. Как мы говорили, операциям ~, &, V соответствуют отрицание, конъюнкция и (слабая, неразделительная) дизъюнкция — соединительно-разделительный союз «или». Как мы увидим ниже, при интерпретации яа классах эти операции истолковываются как взятие дополнения к классу, пересечение и объединение двух произвольных классов. В исчислении, которое разработал сам Дж. Буль и которое истолковывалось им прежде всего как теория классов (ср. ниже третью интерпретацию), использовалась не операция объединения классов, а так называемая симметрическая разность (объединение двух классов с исключением их общей части), а в случае интерпретации на высказываниях — строгая дизъюнкция, то есть операция, соответствующая союзу «или» в разделительном смысле (в разговорном языке передаваемом оборотом «или..., или», «либо..., либо»); если обозначить операцию строгой дизъюнкции знаком Û то запись (а Û β) означает, что это строго-дизъюнктивное высказывание (форма высказывания) истинно тогда, и только тогда, когда один член дизъюнкции, безразлично какой, истинен, а другой ложен. Если в перечне схем аксиом [а] изложенного нами исчисления заменить знак V всюду, где он встречается, знаком Û, то некоторые равенства станут неверными (например, «проваливаются» оба закона Де Моргана).

Это означает, что у самого Буля булевой алгебры не было. Она появляется, конечно, не в виде абстрактной алгебраической системы, а в виде содержательных интерпретаций на классах и высказываниях — лишь у Ст. Джевонса (см. выше. гл. 2). Но от Буля ведет свое начало тип алгебраических систем, переменные которых могут пониматься как двоичные переменные и формулы которых принимают только одно из тех же самых двух значений (поэтому эти переменные и формулы сейчас нередко называют булевыми). К системам такого рода принадлежит и булева алгебра. В этом смысле Буль действительно стоит у ее истоков, что и оправдывает ее название[24].

Теоретико-множественная интерпретация (на классах)

Введем в рассмотрение некоторую область предметов — универсальный класс V (ср. гл. 2). Будем рассматривать всевозможные классы (множества), состоящие из предметов универсума V, то есть его подмножества. Введем также пустой класс Л. На подмножествах множества V, включая и сами V и Л, обычным образом определим операции взятия дополнения к произвольному классу Л, пересечения двух произвольных классов A и B и их объединения (см. примечание 15 на с. 47). Истолкуем пропозициональные переменные булевой алгебры как переменные, значениями которых являются классы; операции ~, &, V будем понимать соответственно как ', ∩, ∪ и следовательно, формулы ~α, (α & β), (α V β) как формулы логики классов α', (α ∩ β) и (α ∪ β), а 1 и 0 — как V и Л. В соответствии с определением V это приведет к истолкованию выражений вида (α → β) и (α ≡ β) как совпадающих по смыслу с формулами вида (α' ∪ β) и ((α' ∪ β) ∩ (α ∪ β'))- Тогда формулы рассмотренного нами исчисления обратятся в формы классов[25], так как при всякой подстановке каких-то значений вместо всех переменных- данной формулы мы будем получать некий класс. Равенства α = β, где- α и β — формы классов, обращается в истинное высказывание, если при данной подстановке значений на места всех переменных, имеющихся в а и β, формы а и β переходят в точности в один и тот же класс[26]. Если это имеет место при любой подстановке такого рода, равенство считается верным.

Нетрудно проверить, что все 17 схем аксиом [а] при данной интерпретации оказываются верными равенствами. Возьмем, например, равенство 13. При интерпретации оно приобретает вид (а')' = а, что очевидно верно, какой бы класс ни взять в качестве а: дополнение к дополнению к данному классу совпадает с данным классом (это ясно видно из рис. 2, где класс A представлен кругом, универсальный класс — квадратом, в который помещен круг. а дополнение к классу A заштриховано). Ясно также, что пересечение любого класса A с универсальным классом есть класс Л (схема аксиом 14), и тот же результат дает его объединение с пустым классом (схема аксиом 15) и т. д.[27].



Формулы, которые при логической интерпретации оказываются тождественно-истинными формами высказываний, при данной интерпретации задают универсальный класс (аналогичное соответствие имеется между тождественно-ложными формами и классовыми формами, задающими пустой класс).

Данная интерпретация является теоретико-множественной в том смысле, что в ней используются операции над классами (множествами), однако ее можно считать и логической интерпретацией (правда, иного рода, чем интерпретация на высказываниях), поскольку множества можно считать объемами понятий (как мы увидим в дальнейшем, логика и теория множеств — при классической установке в математике и логике, о которой речь впереди, находятся между собой в органической связи).

Техническая интерпретация (на контактных схемах)

Одним из видов электрических схем, рассматриваемых в теории электрических цепей и автоматических устройств, являются схемы, состоящие из соединенных проводниками контактов выключателей. Контакты могут быть двух родов —замыкающими и размыкающими. Замыкающий контакт в нерабочем состоянии размыкает электрическую цепь, а в рабочем состоянии — замыкает; размыкающий контакт нерабочем состоянии замыкает цепь, а в рабочем — размыкает (рис. 3). Таким образом, с электрической точки зрения каждый контакт может быть в двух состояниях — проводимости (п) и непроводимости (н).

Срабатывание контакта (то есть переход в рабочее состояние) зависит от внешнего воздействия на выключатель (реле), который им управляет. Один и тот же выключатель может управлять многими контактами — замыкающими и размыкающими. Очевидно, что прохождение тока по схеме, состоящей из контактов, соединенных проводами, зависит от их состояния, которое, в свою очередь, определяется воздействиями на управляющие ими выключатели.


Рис. 3.

Схематическое изображение замыкающего (а) и размыкающего (б) контактов.


Будем истолковывать пропозициональные переменные как замыкающие контакты, управляемые соответствующими выключателями. Примем, что каждому вхождению данной переменной в формулу соответствует какой-то замыкающий контакт, управляемый выключателем, сопоставляемым с данной переменной. Например, в формуле (**) (А1 & ~(А2 V А1)) имеется два вхождения переменной A1, которые означают различные замыкающие контакты, управляемые, однако, одним и тем же выключателем. В качестве значений пропозициональной переменной примем два возможных состояния соответствующего ей замыкающего контакта. Под отрицанием переменной будем понимать размыкающий контакт, управляемый тем же выключателем, который «заведует» отрицаемой переменной. Очевидно, что если A и ~А — замыкающий и размыкающий контакты, управляемые (то есть одновременно переводимые в рабочее состояние) одним и тем же выключателем, то имеет место следующее: если один из них находится в состоянии проводимости, то другой — в состоянии непроводимости, и наоборот.

Истолкуем конъюнкцию как последовательное, а дизъюнкцию — как параллельное соединение контактов (и более общо, комплексов контактов, соединенных проводниками схем) (рис. 4). Это вполне естественно, так как при последовательном соединении контактов ток по цепи проходит лишь тогда, когда оба контакта находятся в состоянии проводимости, а при параллельном соединении для прохождения тока по цепи достаточно проводимости хотя бы одного из контактов.


Рис. 4.

Схемы последовательного и параллельного соединения двух контактов; схема a соответствует формуле (Ai & ~Aj), а схема б — формуле (Ai V ~Aj); i,j = 1, 2, 3,...


Импликацию и эквивалентно будем понимать подобно предыдущей интерпретации — как сокращение смысл которого расшифровывается с помощью знаков ~, & и V. Наша интерпретация не определяет, как понимать формулы (и как вычислять их значения в зависимости от значений, придаваемых их переменным), если в них имеется знак отрицания, действующий не на пропозициональную переменную, а на более сложную (под)формулу. Например, не ясно, как интерпретировать приведенную выше формулу (**). Поэтому условимся о следующем: всякая непосредственно не истолковываемая формула понимается как любая равная ей формула, в которой отрицания (если они есть) стоят только над переменными; значения непосредственно не истолковываемой формулы для любого распределения значений пропозициональных переменных совпадают со значением равной ей непосредственно истолковываемой формулы для тех же распределений значений. Так, формулу (**) можно понимать как формулу (А1 & (~A2 & ~A1), так как она равна формуле (**).

Теперь мы можем указать, что следует понимать под значением формулы — это либо проводимость, либо непроводимость соответствующей схемы, и определять ее значение для любого распределения значений входящих в нее - пропозициональных переменных, пользуясь таблицами, в которых вместо единиц стоят проводимости (п), а вместо нулей — непроводимости (н). При этом формулам, тождественно-равным единице, соответствуют всегда приводящие, а формулам, тождественно-равным нулю, — никогда не проводящие схемы. Очевидно, что верность равенства а = β в нашей интерпретации означает функциональную одинаковость схем, соответствующих формулам а и β — одинаковость их электрического состояния пои любых состояниях их контактов.


Рис. 5.

Схемное представление закона дистрибутивности конъюнкции относительно дизъюнкции. Как нетрудно убедиться, схемы а и б функционально одинаковы.


Всем семнадцати схемам аксиом в данной интерпретации соответствуют верные равенства, а правила вывода из верных равенств порождают верные равенства. Проверим» например, схему аксиом 5. Для этого по каждой из схем формул, составляющих левую и правую часть этого равенства, построим контактную схему (рис. 5). Составив таблицу проводимости обеих схем (см. табл. 11), убедимся в их функциональной одинаковости.

В силу данной интерпретации к исследованию контактных схем приложимым оказывается весь аппарат теории булевой алгебры. Становится возможным записывать схемы в виде аналитических выражений (формул), и по схемам определять соответствующие им формулы, упрощать схемы и т. п. Упрощение контактных схем, особенно решение задач их минимизации, то есть нахождения по данной схеме самой простой (содержащей наименьшее число контактов) функционально одинаковой с ней схемы» является весьма важным для автоматики.

Проиллюстрируем упрощение схемы с помощью изложенного нами аппарата. Дана схема, изображенная на Рис. 6, а.

По ней строится формула (А1 V (~A1&A2)) Упрощение этой формулы дает: (A1 V (~A1 & A2)) = (A1 V ~A1) & (A1 V А2)=(А1 V A2). Формуле (A1 V ~A2) соответствует более простая схема (рис. 6, б). Читателю предоставляется проверить функциональную одинаковость схем а и б, проследив их электрическое состояние при всех возможных состояниях их контактов[28].



После того как мы ознакомились с четырьмя интерпретациями одной и той же абстрактной системы — теории булевой алгебры (в узком смысле), возникает вопрос, как относятся друг к другу эти интерпретации. Ответ на него состоит в том, что они подобны друг другу, имеют одинаковую структуру. В самом деле: каждой булевой (булевской) формуле, тождественно-равной единице, взаимно однозначно соответствует некоторая тождественно-истинная форма логики высказываний — в логической интерпретации; каждой тождественно-истинной форме — классовая форма, задающая универсальное множество, а этой последней — всегда проводящая схема.

Аналогичное соответствие имеется и между формулами, тождественно-равными нулю, тождественно-ложными формами высказываний, классовыми формами, задающими пустое множество, и никогда не проводящими схемами. Перечень подобных соответствий может быть продолжен, однако и сказанного достаточно, чтобы сделать важный вывод: проводя исследования в одной из этих систем, мы его результаты можем перенести на любую другую. В частности, изучение электрических схем, состоящих из контактов, можно заменить изучением булевых функций.

В этой важнейшей идее подобия (уточняемой с помощью понятия изоморфизма и его обобщений) различных систем и в конечном счете основанной на этой идее процессе моделирования — базируются кибернетические исследования, направленные на автоматизацию логических процедур. Но какой длинный путь должна была проделать наука, чтобы прийти к ясному пониманию этого!



рис. 6. Пример функционально одинаковых схем различной сложности; схема б проще схемы а, так как содержит меньше контактов.

4. ВЕЛИКАЯ ПЕРЕОЦЕНКА ЦЕННОСТЕЙ

Теоретическую математику иногда представляют себе как концентрированное воплощение отвлеченной мысли, не замутненной никакой утилитарной стороной дела, которую она оставляет прикладной математике и техническим дисциплинам. Такой взгляд на математику обнаруживается в высказываниях многих выдающихся ученых. «Чистая математика в ее современном виде может быть названа самым оригинальным созданием человеческого духа», сказал Альфред Уайтхед. «Математик, который не есть отчасти и поэт, никогда не будет настоящим математиком» - сказал Карл Вейерштрасс. «Математика — это единственная настоящая философия» - сказал лорд Кельвин[1].

Как относиться к таким высказываниям? Математика, действительно, являясь ярчайшим подтверждением силы человеческого разума и неисчерпаемости человеческого воображения, в то же время может быть названа, если позволительно так выразиться, одним из самых деловых занятий: результаты математики говорят сами за себя, фирма с названием «математика» имеет мировую известность как фирма, дающая стопроцентную гарантию своей продукции. «Сделано математикой» — означает для всех «сделано на века». Поэтому математика не может позволить себе необоснованного риска заниматься выпуском изделий, которые могут вызвать сенсацию, а потом оказаться недоброкачественными. У нее есть собственная технология производства, оправданная двухтысячелетней практикой. Все это мы должны иметь в виду при рассмотрении вопроса о том, почему лейбницева идея автоматизации рассуждений с таким трудом пробивала себе дорогу: Лейбница отделяет от Буля полтора столетия, но ведь даже работы Буля и его школы были лишь деятельностью энтузиастов и не привлекали внимания современников.

Но мы знаем, что все упиралось в формализацию логики — необходимо было выработать символику и процедуры преобразований знаков, позволяющие эффективно проводить логический анализ. Лейбниц только собирался преодолеть этот барьер, но так и не осуществил своего намерения. Буль и его последователи расчистили многие препятствия, но они работали как одиночки, не увлекали за собой других математиков, не получили их поддержки. Даже труды Г. Фреге — этого титана логико-математической мысли, о вкладе которого в логику и основания математики мы скоро будем говорить появившиеся в конце прошлого века, не обратили на себя внимания.

А по своим потенциальным возможностям математика в середине XIX века уже в значительной мере созрела для того, чтобы приступить к уточнению программы Лейбница. Надо было только «навалиться всем миром», заострить на этой проблеме внимание, как когда-то оно было заострено на задаче о проведении касательной к данной линии, решая которую, Ньютон заложил основы дифференциального исчисления.

Но ничего подобного сделано не было. Ни одна академия не поставила проблему «искусственного мышления». Это выглядело бы в то время несерьезно. Даже «привязанные» отчасти к теории вероятностей и алгебраизованные по форме исследования Буля воспринимались как вещи, уводящие математику в сторону от основной дороги. Во второй половине XIX века центральными вопросами математики продолжали оставаться вопросы дифференциального и интегрального исчисления и дифференциальных уравнений, образующие область, которая известна как «математический анализ» или просто «анализ». Она возникла в результате открытий Ньютона и Лейбница и получила мощный импульс от их ближайших последователей, великих математиков XVIII и начала XIX в.—Эйлера, Лагранжа и Лапласа. Известно, что импульсы к созданию математического анализа были даны геометрическими и механическими задачами — такими, как вычисление площадей фигур (квадратур), длин кривых, моментов инерции, отыскание траекторий и т. п., решать которые прежними средствами было затруднительно или вообще невозможно.

Сразу же после своего появления анализ показал себя как исключительно мощный по своим возможностям инструмент. Это могущество метода так увлекло математиков, что они стали интенсивно расширять круг задач, решаемых анализом, и совершенствовать его формулы, способные, казалось, описывать и обсчитывать все на свете. Расширение сферы приложений анализа и увеличение его популярности заставляло наиболее вдумчивых математиков ставить задачу его обоснования, не зависящего от приложений геометрического или механического характера[2]. Внутренняя логика развития этой дисциплины ставила вопрос о строгости ее методов — проблему, над которой в первой четверти XIX века работали Б. Больцано и О. Коши и которая занимала умы таких великих математиков, как К. Ф. Гаусс и Н. Г. Абель.

Специалисты того времени по-разному относились к работам по логическому усовершенствованию теоретической части анализа. Конечно, математики не сомневались, что методы анализа дают адекватные результаты, но некоторых из них особенно сильно беспокоило желание установить «согласованность» всей системы его утверждений, то есть его «логическую прочностью. Они считали, что непогрешимость анализа должна быть не такой вещью, в которую приходится верить и которая подтверждается лишь косвенно — безупречной работой аппарата, а такой, которую можно доказать рассуждением. Ответом на эту потребность явился ряд теорий действительного числа — Р. Дедикинда, К. Вейерштрасса и Г. Кантора.

Действительные числа — основной объект анализа, поэтому последний нельзя считать логически совершенным, пока не установлена полная ясность в отношении понятия действительного числа. Понятие натурального числа представлялось тогда вполне ясным. Из натуральных чисел легко получаются рациональные числа — дроби. Но иррациональные числа — главную составляющую действительных чисел — определить уже значительно труднее. К. Вейерштрасс (1815—1897) разработал теорию действительных чисел, из которой вытекало, что их можно определить как бесконечные десятичные дроби. Если такая дробь является периодической (например, 0,333...), она отождествляется с рациональным числом (в нашем примере это 1/3)[3], если не периодической — то с числом иррациональным; таковы, скажем, известные числа π и е, отождествляемые соответственно с бесконечными непериодическими десятичными дробями 3,1415926546... и 2,7182818289...

В обоих случаях мы выписали по десять знаков после запятой, поставив затем многоточие; последнее ясно показывает, какую роль в данной теории играет бесконечность: она заложена в самих объектах, возникающих в теории. Вейерштрассовское действительное число — если оно иррационально — нельзя написать на бумаге: не хватит ни бумаги, ни человеческой жизни[4].

Многие математики (Л. Кронекер и др.) видели в этом серьезный дефект теории Вейерштрасса, но, она все же прочно вошла в учебники анализа, ибо, как отметил Е. Т. Белл, «она работала»[5].

Более интересной для нас является теория действительных чисел Дедекинда[6]. Он придал иррациональным числам совершенно новый смысл, определив их как сечение в области рациональных чисел. Подход Дедекинда состоял в следующем.

Ясно, что любое множество можно разбить на два под множества таким образом, что объединение подмножеств будет совпадать со всем множеством и каждый элемент последнего попадет в одно и только одно из подмножеств. Такое разбиение со времен античности называют дихотомией (буквально: «сечение на две части»). Произведем дихотомию множества всех рациональных чисел так, что в результате получатся два непустых подмножества, находящихся в следующем отношении: каждое число какого-то одного из них меньше любого числа другого. Систему из таких двух подмножеств множества всех рациональных чисел Дедекинд назвал сечением в области рациональных чисел; первое из них образует левый класс, второе — правый класс сечения.

Приведем пример сечения. Левый класс — все отрицательные рациональные числа, правый класс — нуль и все положительные рациональные числа. Очевидно, что мы имеем здесь сечение в дедекиндовом смысле, так как каждое рациональное число войдет либо в первый, либо во второй класс (но не в оба сразу), ни один из классов не пуст, любое отрицательное число меньше нуля и каждого из положительных чисел.

Оказывается, над сечениями можно производить операции. Возьмем два каких-нибудь сечения, например следующие. В первом — его мы обозначим через С1 - левый класс (назовем его А1) образуют все рациональные числа, меньшие единицы, правый (В1) —не меньшие единицы. Во втором сечении (С2) левый класс (А2) образован всеми рациональными числами, меньшими двойки, а правый (В2) остальными рациональными числами. После этого зададим следующее разбиение множества всех рациональных чисел на два подмножества: к первому отнесем все числа, которые могут быть представлены суммой двух слагаемых — числа из множества А1 и числа из множества А2 ко второму — все числа, которые представимы в виде суммы числа из множества В1 и числа из множества В2. Будет ли это разбиение сечением?

Нетрудно видеть, что будет. Оба рассматриваемых подмножества не пусты; поскольку первое слагаемое одной суммы меньше первого слагаемого другой суммы и то же относится ко вторым слагаемым, то и первая сумма меньше второй суммы. Можно показать, что выполнено и требование того, чтобы каждое рациональное число обязательно попадало в какое-то одно, и только одно, из двух подмножеств. Итак, разбиение, построенное указанным способом по двум заданным сечениям, есть тоже сечение. Его называют суммой двух исходных сечений и обозначают С1 + С2. Очевидно, что подобным образом возможно построить сумму любых двух сечений. Аналогично можно получить произведение двух сечений С1 и С2: левый его класс составят произведения сомножителей, взятых из левых классов исходных сечений, а правый — взятых из правых классов (правда, здесь нужно сделать некоторые оговорки, связанные с тем, что произведение отрицательных чисел есть число положительное, но они достаточно просты и для нашего изложения несущественны). В приведенном выше примере сумма сечений оказывается сечением, левый класс которого состоит из рациональных чисел, меньших тройки, а произведение — сечением с левым классом, состоящим из чисел, меньших двойки. Но число 3 есть результат сложения, а число 2—результат умножения чисел 1 и 2. Вообще всегда, когда в каждом из исходных сечений есть либо наибольшее число левого класса, либо наименьшее число правого (пограничное число), сумма сечений также будет иметь пограничное число — сумму пограничных чисел исходных сечений; то же справедливо и в отношении произведения (его пограничное число будет произведением пограничных чисел исходных сечений). Иными словами, сложить или перемножить сечения в этом случае — значит сложить или перемножить их пограничные числа и взять Результата качестве пограничного числа.

Но можно задать такое сечение, у которого пограничного числа не окажется. Вот пример фактического построения такого сечения. Левый его класс составляют положительные рациональные числа, квадрат которых меньше двух, число нуль и все отрицательные рациональные числа, а правый — все положительные рациональные числа, квадрат которых больше двух. Такое разбиение является сечением: классы не пусты, каждое число левого класса меньше каждого числа правого класса, всякое рациональное число принадлежит либо левому, либо правому классу.

Последнее условие оказывается выполненным потому, что нет такой дроби (рационального числа) p/q,. где p и q — целые и q отлично от нуля, квадрат которой был бы равен двум (доказательство этого факта, восходящее еще к Пифагору, весьма просто; оно приводится во многих учебниках анализа).

Покажем, что у полученного сечения не существует пограничного числа, то есть, что ни в левом классе нет наибольшего числа, ни в правом классе нет наименьшего.

Проведем доказательство лишь первого утверждения, поскольку второе доказывается аналогично. Отсутствие наибольшего числа в левом классе означает, что какое бы положительное рациональное число а, квадрат которого меньше двух, мы ни взяли, существует такое целое число n > 0, что (а + 1/n)2 < 2. Это значит, что рациональное число a + 1/n также будет принадлежать левому классу и, следовательно, A не может считаться наибольшим.

Будем исходить из очевидно верного утверждения, что для любого положительного рационального числа а, квадрат которого меньше двух, существует такое целое положительное число n, что выполняется неравенство



(2a+1)/(2-a2) < n

Действительно это утверждение может быть получено по аксиоме Архимеда (для любого рационального числа можно найти натуральное число, его превосходящее). Но неравенство(1), как легко установить с помощью простых тождественных преобразований, равносильно неравенству

2a/n + 1/n < 2 - a2

Поскольку 2a/n + 1/n2 << 2a/n + 1/n. то верно, что 2a/n + 1/n2 < 2 - a2, а это неравенство равносильно неравенству (а + 1/n)2 < 2. Утверждение доказано[7].

Теория Дедекивда основана на том, что действительные числа отождествляются с сечениями в области рациональных чисел. Это удается сделать потому, что для сечений оказывается возможным определить операции сложения, вычитания, умножения и деления, а также отношения равенства и неравенства. При этом сечения, имеющие пограничные числа, отождествляются с рациональными числами, а сечения, не имеющие пограничных чисел с иррациональными (сечение в рассмотренном нами случае отождествляется с числом √2)[8].

При ознакомлении с теорией сечений может возникнуть недоумение: как можно определять (действительные) числа через объекты, как будто, совершенно другой природы? Но это недоумение легко снимается. В самом деле, что такое числа? Можно считать, что это — такие сущности, которые могут находиться в определенных отношениях и над которыми можно производить определенные операции, причем эти отношения и операции обладают определенными свойствами (коммутативность, дистрибутивность и т. д.). Сечения как раз и могут находиться в отношениях равенства и неравенства и допускают такие операции над собой, которые обладают нужными свойствами. Определены же сечения, как считал Дедекинд, абсолютно четко и логично — они введены на основе рациональных чисел, по поводу которых никаких сомнений у математиков не возникает.

Подход Дедекинда был заметным шагом вперед в уяснении «природы» математического анализа. Он позволил создать стройную теорию действительных чисел, в частности, доказать важную теорему о свойстве сплошности (непрерывности) множества действительных чисел, на которую опираются все главные теоремы анализа. Теория Дедекинда была основана, однако, на идее, которая впоследствии оказалась уязвимой для критики, на идее актуально бесконечного множества. К ее рассмотрению нам теперь и следует обратиться.

В теории Вейерштрасса иррациональные числа понижаются как бесконечные непериодические дроби, то есть Ограниченно продолжающиеся вереницы цифр (например десятичных знаков), которые нельзя фактически выписать и вряд ли можно представить в воображении В теории Дедекинда всякое действительное число — это «компактная» система из двух объектов: левого и правого классов сечения во множестве рациональных чисел. И все же и в этой теории фатальный призрак трудностей, связанна с идеей бесконечности, призрак, преследующий математику с античных времен[9], не изгоняется, а лишь маскируется под нечто «конечнообразное»: ведь множества, образующие левый и правый классы, бесконечны.

Дедекиндово построение хорошо раскрывает нам образ мышления, который был присущ нескольким поколениям ученых. Всмотримся пристальнее в ход рассуждений, ведущих к определению действительного числа по Дедекинду. В нем можно усмотреть два пункта, уязвимых для критики.

Пункт первый. Каждый из двух классов сечения мыслится как единый объект, как нечто данное сразу и целиком. Но ведь бесконечное множество нельзя за конечное время перебрать «поэлементно», и его задание - «эффективное» задание, то есть такое, при котором с ним можно «фактически» работать, требует указания метода установления того, что произвольный элемент принадлежит или не принадлежит данному множеству. Иногда такой метод, однако, может приводить к выкладкам, которые нельзя реально осуществить. Именно так обстоит дело в теории Дедекинда, которая предполагает, что для любого сечения мы умеем ответить на вопрос, к какому из двух его классов — левому или правому — принадлежит произвольное рациональное число.

Проиллюстрируем возникающую здесь ситуацию на примере. Как, скажем, может производиться разбиений области рациональных чисел, дающее сечение для числа е. Заметим предварительно, что при вычислении этого числа с наперед заданной точностью пользуются его представлением в виде ряда

1 + 1/1! + 1/2! + 1/3! ...

Предположим что задано рациональное число R1 = 2,7182 и нужно отнести его к левому или правому классу. Для этого мы должны будем вычислить е с точностью, дающей не менее пяти знаков после запятой, что означает взятие в приведенном ряде девяти слагаемых. Суммирование их дает число 2,71828. Сравнивая R1 с этим числом, мы приходим к заключению, что R1 принадлежит к левому классу, поскольку к этому классу принадлежит любое конечное приближений числа е, найденное с помощью приведенного выше ряда (оно всегда меньше e, так как при прибавлении новых членов ряда мы только увеличиваем сумму). Легко сообразить, что если проверяемые числа будут достаточно "длинными"), фактическое осуществление подобной проверки станет невозможным не только для человека, но и для ЭВМ. Но это еще не все. Данный пример показывает, что для «фактического» осуществления разбиения, то есть «точного» выяснения вопроса, что же представляет собой сечение для е, нужно «пробежаться по бесконечности» — произвести неограниченно большое число процедур получения все возрастающих сумм указанного ряда.

Пункт, второй. Если мы и построим сечения для каких-то иррациональных чисел, давая для них правила отнесения к соответствующему (левому или правому) классу любого рационального числа, то эти сечения далеко не исчерпают всех иррациональных чисел. По существу, сечения можно дать только для ничтожной доли всех действительных чисел. Но тогда спрашивается: откуда же в нас возникает убеждение, что действительных чисел неизмеримо больше, чем осуществленных сечений? Если разобраться в этом, мы придем к выводу, что оно появляется как результат специфического акта воображения: перед нашим внутренним взором пробегают, вереницы бесконечных десятичных дробей Вейерштрасса, с каждой из которых связано некое сечение.

Эти уязвимые для критики пункты подрывают теорию сечений — мы убеждаемся, что с нею, как и без нее, от бесконечностей никуда не уйдешь. Но она представляла собой важное методологическое достижение, учитывающее новые элементы научного видения математиков. Философской основой этого видения был так называемый математический платонизм.

В своей знаменитой «теории идей» Платон утверждал, что чувственно воспринимаемые объекты есть лишь бледные копии идей («эйдосов»), существующих в неком идеальном мире. Эйдосы существуют там более реально, чем существуют в материальном мире обычные вещи, поскольку Зычные вещи со временем разрушаются и исчезают, а идеи вечны и поскольку вещи имеют дефекты и изъяны, а идеи совершенны. Исходя из этого основного положения, Платон обсуждал свойства идей и их отношение к вещам, пользуясь для этого формальной логикой естественного языка.

Было бы абсурдно утверждать, что математики XIX века сплошь увлекались Платоном. На деле у них были самые различные философские взгляды, но в своем отношении к математическим объектам почти все они стояла на точке зрения стихийного платонизма.

Уклон в сторону платонизма создавала сама тогдашняя математика. Об этом хорошо сказал Бертран Рассеяв «Я полагаю, что математика является главным источников веры в вечную и точную истину, а также сверхчувственный интеллигибельный мир. Геометрия имеет дело с точными окружностями, но ни один чувственный объект не является точно круглым; и как бы мы тщательно ни применяли наш циркуль, окружности всегда будут до некоторой степени несовершенными и неправильными. Это наталкивает на предположение, что всякое точное размышление имеет дело с идеалом, противостоящим чувственным объектам. Естественно сделать еще один шаг вперед и доказывать, что мысль благороднее чувства, а объекты мысли более реальны, чем объекты чувственного восприятия. Чистая математика также льет воду на мельницу мистических доктрин об отношении времени к вечности, ибо математические объекты, например числа (если они вообще реальны), являются вечными и вневременными. А подобные вечные объекты могут в свою очередь быть истолкованы как мысли бога. Отсюда платоновская доктрина, согласно которой бог является геометром, а также представление сэра Джемса Джинса о том, что бог предается арифметическим занятиям»[10]. Здесь обрисован один из источников разбираемой философской установки. Дальнейшие мы укажем ниже.

Проследим, в чем выражался не «общий» платонизму о котором говорит Рассел в приведенном отрывке, а именно математический платонизм. Эта разновидность платонизма очень четко проявилась в следующих словах одного из виднейших математиков прошлого века — Шарля Эрмита (1822—1901): «Я верю, что числа и функций анализа не являются произвольным созданием нашего разума; я думаю, что они существуют вне нас в силу той же необходимости, как и объекты реального мира, и мы их встречаем идя их открываем и изучаем точно так, как это делают физики, химики или зоологи»[11]. Эти слова означают, что числа и функции похожи не на приборы и инструменты, — скажем, на счетчик Гейгера или масс-спектограф Астона, которые придумали люди» а на виды растений или животных, скажем, на баобаб или кенгуру, которые существуют фактически, независимо от желания человека от знания человека об их существовании и которые человек со временем лишь обнаруживает.

Первая причина таких представлений указана Расселом — это впечатление вечности, неизменности и совершенства, которое производят математические объекты. Ключ к пониманию второй причины содержится в приведенной цитате из Эрмита, в его словах «существуют в силу необходимости». Смысл, который обычно вкладывается в эти слова, достаточно прост. Если мы, скажем, возводим двойку в десятую степень, то получаем число 1024 абсолютно независимо от нашего желания — необходимым образом; значит, тот факт, что 210 = 1024, имел место и до того как мы начали вычисление, и даже до того как появились люди на Земле. Возьмем другой, более «научный» пример. В свое время перед математиками стояла задача о решении общего уравнения третьей степени, но попытки справиться с ней не увенчивались успехом. Наконец, в 1545 году Джироламо Кардано (1501—1576) в упоминавшейся уже нами (с. 34) работе «Великое искусство...» изложил (открытый ранее Н. Тартальей) метод нахождения корней произвольного кубического уравнения[12]. Проблема была закрыта.

Поставим вопрос: существовали ли корни у произвольного кубического уравнения до Тартальи и Кардано? По-видимому, в каком-то смысле, да, ибо если бы он их «изобрел», то почему они обладают именно данными свойствами и не могут обладать свойствами, несовместимыми с установленными этими математиками?

Как мы видим, ситуация не так проста, как может показаться на первый взгляд. В XIX столетии, когда математические работы полились рекой, ощущение «открывания» стало особенно сильным и сказалось на математическом мировоззрении.

Работая изо дня в день с числами, функциями и уравнениями, любой математик всегда воспринимает их как внешнюю данность. Для «математического платоникам эта данность становится абсолютной. Но, как ни странно, на определенном этапе развития науки эта разновидность догматизма сыграла свою положительную роль. На это обратил внимание уже цитировавшийся нами Ласло Кальмар, который указал на то, что «платонистская» объективизация математических идей «защищала их от отторжения здравым смыслом как иллюзорных и стимулировала развитие математики до той поры, пока математики и философы не смогли лучше понять сущность — и пользу абстракции»[13].

К тому времени, когда была создана теория дедекиндовых сечений, точка зрения математиков на то, какие объекты в их науке более всех «существуют сами по себе», вырисовалась совершенно отчетливо. Математики по молчаливому соглашению выделили главную «платоновскую идею» - математический объект, занявший в иерархии рассматриваемых ими существований центральное положение. Этим объектом стало «множество». В математической науке наступила эпоха теоретико-множественного мышления.

Действительно, «множественный» подход пронизывал теорию Дедекинда. Теория сечений становится убедительным определением действительных чисел, если идея множества — неважно, конечного, бесконечного, построенного фактически или только обрисованного самыми общими словами, представляется чем-то абсолютно ясных, конкретно данным и существующим в той же мере, в какой существует написанная на бумаге буква; ибо она сводит действительные числа к двум классам сечения, а классы — это множества, мыслимые как некие единичные «вещи».

Эта идейная установка естественным образом вырастала из практики самой теоретической математики того времени. В анализе постоянно встречались множества — множества первообразных, множества решений уравнения, множества интегралов, множества дифференциальных уравнений данного типа, множества самосопряженных операторов, множества квадратичных форм от n переменных и т.д. Этот список можно было бы продолжать сколько угодно долго, и не удивительно, что в сознании математиков оформилась идея множества вообще. Завершающий шаг в сторону математического платонизма состоял в том, что эта идея стала казаться понятием самым ясным и доступным среди всех понятий, которыми оперирует матемагическое мышление.(опечатку исправлять не буду. w_cat)

Но коль скоро возникла «множественная» установка, то должен был прийти человек, который постарался бы связать с идеей множества детально разработанную теоретическую конструкцию. Такой человек в урочный час и появился на математической сцене. Это был Георг Кантор (1845—1916).[14]

Кантор исследовал свойства абстрактных множеств расклассифицировал множества в зависимости не от конкретной природы элементов, их составляющих, а от «количества» элементов множества. Поскольку речь идет в основном о бесконечных множествах, то проблема «величины» множества является далеко не тривиальной. Кантор разработал изящные способы сравнения множеств по величине и упорядочения множеств, введя центральное понятие своей теории — понятие мощности множества, которое есть некий аналог понятия количества элементов конечного множества.

В наши задачи не входит изложение знаменитого Mengenlehre — учения о множествах, или, как принято говорить в русской традиции, теории множеств. Зарождение, расцвет, почти безраздельное господство и начало критики этой конструкции человеческого интеллекта могли бы послужить темой не одной книги. Но один из результатов Кантора понадобится нам в дальнейшем, и поэтому мы именно на его примере продемонстрируем тот тип рассуждений, который в конце концов привел к трудностям, явившись причиной «кризиса оснований математики», разразившегося на пороге нашего столетия.

Рассмотрим множество целых положительных чисел 1, 2, 3, ... Оно, очевидно, бесконечно. Рассмотрим теперь множество (бесконечное) a1, a2, a3,... каких-то элементов неизвестной природы. Интуитивно ясно, что второе множество имеет «столько же» элементов, сколько первое (слова «столько же» мы берем все же в кавычки, поскольку перед нами два бесконечных множества, дальние элементы которых мы никогда не сможем выписать), так как с каждым элементом аi можно взаимно-однозначно сопоставить целое положительное число. Этим числом будет i — его номер. Всякое множество, элементы которого можно мыслить нумеруемыми натуральными числами, носит название счетного множества. Ясно, однако, что процесс этой нумерации (пересчета) не имеет конца.

Поставим теперь проблему: всякое ли бесконечное множество счетно? «Здравый смысл» склоняет к положительному ответу: ведь каким бы ни было бесконечное множество, можно брать его элементы по одному и присваивать каждому из них определенный номер; так мы, как будто, можем дойти, до любого элемента; условие счетности выполняется. Однако Кантор доказал, что - интуиция в этом волосе подводит. Он указал на множество действительных чисел как на пример множества, не являющегося счетным.

Приведем доказательство несчетности множества всех положительных действительных чисел, не превосходящих единицу. Представим каждое из этих чисел в виде правильной бесконечной десятичной дроби, то есть дроби, начинающейся нулем перед запятой и такой, что в ней бесконечно много цифр, отличных от нуля. Тогда между числами рассматриваемого множества и дробями указанного вида установится взаимно однозначное соответствие (см. примечание 3; число 1 представляется как 0.999...).

Доказательство ведется от противного. Предположим, что нам удалось произвести нумерацию всего множества этих чисел буквами с индексами, указывающими их порядковый номер: a1, a2, a3... - Пусть, скажем, начало нумерации имеет вид (десятичные дроби мы записываем одну под другой):



Наше допущение означает, что рассматриваемое множество чисел счетно. Однако легко построить число, принадлежащее рассматриваемому множеству, но никакого номера в нашей системе нумерации не имеющее. Напишем нуль и поставим после него запятую. Для определений первой цифры после запятой поступим следующим образом. Рассмотрим первую после запятой цифру в первой числе а1 и, если эта цифра выражает четное число, то в новое число впишем цифру 5, в противном случае впишет цифру 6. Чтобы определить вторую цифру после запятой нового числа, возьмем вторую цифру после запятой числа a2 и поступим по точно такому же правилу. Продолжая эту процедуру, то есть беря третью цифру после запятой, третьего числа, четвертую цифру после запятой четвертого числа и т. д., мы будем строить по указанному. правилу десятичные знаки некоторого числа A (в нашем примере его «начало» выглядит так: 0,5665 ...). Число a, очевидно, принадлежит к рассматриваемому множеству, ибо оно заключено между нулем и единицей. С другой стороны, оно не охвачено нашей нумерацией, так как отличается от любого из занумерованных чисел хотя бы в одном десятичном знаке, а именно — оно имеет другую цифру в том разряде, который «изготовлялся» по данному числу. Но выше предполагалось, что нашей нумерацией охвачены рее действительные числа. Мы пришли к противоречию. Значит, наше допущение неверно: множество всех положительных действительных чисел, не превосходящих единицу, не является счетным (такое множество называется несчетным), и, следовательно, несчетным является и все рожество действительных чисел (строгое доказательство последнего утверждения, интуитивно очевидного, можно осуществить с помощью того же самого «диагонального» метода, которым мы воспользовались для установления более частного результата[15]).

Итак, действительных чисел в каком-то смысле больше, чем натуральных: по какому бы закону мы ни нумеровали натуральными числами множество всех действительных чисел, всегда найдется хотя бы одно действительное число (на самом деле даже бесчисленное множество чисел), которое будет «забыто», оно не только не получит индекса достаточно быстро, но даже не будет поставлено «на очередь». Конечно, можно изменить весь принцип нумерации и включить это число в систему раздачи индексов, но тогда обязательно будет «обижено» какое-нибудь другое число.

Установив поразительный факт неодинаковой «мощности» бесконечных множеств. Кантор открыл для математики новый мир. Вскоре выяснилось, что множество действительных чисел (континуум) — далеко не самое мощное: его превосходит по мощности, например, множество всех действительных функций одной переменной, заданных на единичном отрезке. Вообще, Кантор показал, что по множеству данной мощности всегда можно построить еще более мощное множество—для этого достаточно взять множество всех подмножеств данного множества[16].

В письмах и статьях Кантора, в комментариях к его математическим работам не раз встречаются фразы, из которых можно заключить, что Кантор возводил свое Mengenlehre как бы вопреки собственной воле, на каждом этапе работы изумляясь полученному результату, как будто противоречащему интуиции и здравому смыслу. Действительно мышление в терминах множеств, обретя дарованный ему Кантором четкий аппарат, стало «теоретико-множественным» мышлением и отныне должно было развиваться уже независимо от психологических факторов, как развивается всякая математическая теория. Хотели этого иди не хотели математики, но в новой теории сами собой возникали уходящие в неоглядную даль вереницы множеств множеств множеств, множеств множеств множеств...

Конечно, с самого начала этой «вакханалии множеств были математики, которые смотрели на нее неодобрительно. Таким был, например, Леопольд Кронекер (1823—1891). Но доказательства Кантора были безупречными по всем принятым тогда стандартам. Поэтому самая сильная форма протеста тогда была не убедительнее восклицания самого Кантора: «Вижу, но не верю!»

Теоретико-множественная установка нашла свое приложение и в логике. Она воплотилась в трудах выдающегося логика Готлоба Фреге (2848—1925), профессора математика Иенского университета. Беспощадный критик математических работ, содержащих хотя бы мелкие логические дефекты, человек пуританского поведения и нелегкого для окружающих характера, фанатически преданный науке труженик, он фактически был создателем современного аксиоматико-дедуктивного метода построения математических теорий. Этот метод был разработан им уже в работе 1879 года — с этого года обычно датируют начало исследований по логическим основаниям математики, носившей название «Запись в понятиях», а затем развернуто в двухтомном труде (при своем появлении почти никем не замеченном) «Основные законы арифметики» (1893, 1902). В первом томе этого труда в неявной форме содержалось широко известное теперь формально-логическое противоречие.. Узнав об этом противоречии (как это произошло, мы расскажем ниже), Фреге так же резко осудил труд своей жизни, как осуждал слабые работы других. Мы дадим краткую характеристику достижений Фреге в области формализации логики, а затем расскажем о трактовке им понятия натурального числа — основного понятия арифметики, да и, по-видимому, математики вообще[17].

В предыдущей главе мы привели пример формальной системы — некоторого исчисления равенств, интерпретации которого содержали булевы алгебры. Обсудим теперь вопрос о формализации математических теорий вообще. При полной формализации теории никаких «интуитивно понятных» действий над объектом теории не допускается: все должно быть заложено в ее синтаксисе (алфавите, правилах образования формул) и средствах дедукции — постулатах (включая правила введения новых знаков для сокращения записи комбинаций основных знаков[18]).

В общем случае полностью формализованная математическая теория имеет два этажа — формализованную логику и надстроенную над ней специально математическую часть (в случае формальной арифметики этой частью является теория натуральных чисел). Логическая часть обычно строится не как исчисление равенств, а как пропозициональное исчисление — исчисление высказываний[19], расширяемое в исчисление предикатов.

Обрисуем кратко пропозициональную (относящуюся к высказываниям) часть такого рода аксиоматически-дедуктивной системы. В качестве схем аксиом в ней выбирается конечный (как правило, небольшой) набор формул (схем формул). В системе Фреге, в которой из числа логических знаков фигурировали только знаки отрицания и импликации, постулатами были формулы (схемы формул):

1. (α → (β → α))

2. ((α → (β → γ)) → ((α → β) → (α → γ)))

3. ((α → (β → γ)) → (β → (α → γ)))

4. ((α → β) → (~α → ~β))

5. (α → ~~α)

6. (~~α → α).

объявляемые аксиомами (схемами аксиом), и правило вывода, называемое обычно модус поненс (лат. modus ponens):

«Если доказаны формулы вида (α → β) и α, то доказана формула β» (отметим, что это — постулаты его работы 1879 г.)[20].

Нетрудно проверить, что любая формула, имеющая структуру какой-либо схемы аксиом, является тождественно-истинной (проверку можно осуществить, построив для каждой схемы аксиом соответствующую ей таблицу истинности). Можно также убедиться, что правило модус поненс, как говорят, сохраняет тождественную истинность, то есть, что если формулы (α → β) и α тождественно-истинны, то тождественно-истинной будет и формула β (в самом деле, если формулы (α → β) и а принимают значение «истинно», то β, как это ясно из таблицы для импликации, может иметь только то же самое значение).

Это дает основание объявить любую формулу, подпадающую под какую-либо из схем 1 —6, верной, или доказанной (доказуемой), формулой и считать, что всякая формула, полученная из ранее доказанных формул по модусу поненсу, есть тоже доказанная (доказуемая) формула. Таким образов описанная система постулатов задает процесс порождение доказанных формул—теорем системы. Можно показав что если формула является тождественно-истинной в табличной интерпретации, она когда-либо неизбежно появится в качестве теоремы в упомянутом процессе (в этом состоит полнота исчисления высказываний)[21].

Построение логической теории высказываний в видь дедуктивной системы очерченного или родственного типа — как исчисления высказываний — ценно не само по себе (оно, как это сразу видно, не дает чего-либо принципиально нового по сравнению с булевой алгеброй, интерпретируемой на высказываниях), а как база для развертывания более богатой логическими средствами теории дедукции — исчисления предикатов. А для этой теории нельзя дать интерпретацию ее выражений с помощью конечных таблиц, и поэтому изучение свойств исчисления предикатов становится трудным делом. Между тем без этой логической теории нельзя и думать о формальном представлении большинства математических теорий и прежде всего арифметики.

Построение исчисления предикатов, в которое исчисление высказываний входит как часть, составляет выдающуюся заслугу Фреге в логике. Исчисление высказываний есть логическая теория, средствами которой анализ высказываний может доводиться только до элементарных высказываний (типа «Треугольник имеет три угла» или «Вода кипит при 50 градусах Цельсия»), истинностное значение которых можно установить непосредственно — исходя из определения понятий («треугольник», «угол») или путем обращения к наблюдению или эксперименту. Но уже такое простое рассуждение, как вывод: «Все люди смертны, Сократ —человек, следовательно, Сократ смертен», в котором индивидуальный объект подводится под общее положение, не укладывается в схемы этого исчисления.

Для формального анализа этой и подобных конструкций нужна более мощная логическая система, система, некоторые выражения которой можно было бы интерпретировать как предикаты — свойства предметов («быть смертным», «быть натуральным числом», «быть человеком» и т. п.) и отношения между предметами («любит», «больше», «лежит между» я т. п.) — и в которой имеются средства для «переработки» предикатов в высказывания (передаваемые в разговорном языке такими выражениями, как «всякий», «каждый», «все», «некоторые», «существует» или «существуют» и т. п.; так, присоединяя выражение «существуют» к предикату «натуральное число, большее пяти», мы получаем высказывание «Существуют натуральные числа, большие пяти»).

Книга Фреге «Запись в понятиях» открыла новую главу в истории логической формализации. В ней впервые было дано дедуктивное построение логики как системы, определяемой аксиомами и правилами вывода. В этой книге содержалось изложение разработанного автором искусственного логического языка. Впоследствии, внеся в него некоторые изменения, Фреге использовал его в своей главной работе «Основные законы арифметики».

В этих трудах Фреге формализовал логику предикатов, которая до этого оставалась в основном в компетенции традиционной логической теории, пользующейся общеязыковыми средствами (это приводило к тому, что научно освоенной оказывалась лишь очень ограниченная часть логики свойств и отношений). В дальнейшем мы столкнемся ближе с языком исчисления предикатов и законами получения верных (доказуемых) формул (теорем) этого исчисления.

В связи с именем Фреге часто говорят о «логицизме» — одном из трех главных направлений философии математики начала нашего века, провозгласившем, что математика есть часть логики. Действительно, считая арифметику фундаментом математического анализа, Фреге полагал, что если ее удастся обосновать» то будет обоснована значительная часть математики. При этом обоснование Фреге понимал как выражение через что-то более надежное, не вызывающее сомнений. Этим более надежным была для Фреге логика.

Установка Фреге на чисто логическое обоснование математики лежала вполне в русле господствовавшего в тогдашней математике теоретико-множественного мировоззрения. Это объясняется тем, что между логикой, принципы которой были заложены Аристотелем — и которая называется классической логикой — и теорией множеств (теорией классов объектов) существует глубокая связь и далеко идущий параллелизм.

В самом деле, как мы видели в главе 3, теория основных операций над множествами — логика классов—изоморфна логике высказываний. Одни и те же умозаключения (например, модус Celarent, см. с. 44—45 и 63—64) могут быть представлены как в одной, так а в другой теории. Определяя операции над множествами и отношения между ними, мы прибегаем к логическим понятиям. Мы говорим, например: «Элемент x принадлежит пересечению двух множеств множеств М1 и М1, если, и только если, он принадлежит множеству М1 и принадлежит множеству М2(употребляем операцию конъюнкции); «Элемент x принадлежит объединению множеств М1 и М2 если он принадлежит множеству М1 или принадлежит множеству М2(употребляем дизъюнкцию); «Множество M1 включается во множество M2 если для всякого элемента x из принадлежности его множеству M1 следует его принадлежность множеству М2» (используем понятие логического следования и обобщение «для всякого», соответствующее оператору исчисления предикатов, называемому квантором общности); «Множества M1 и M2 равны, если для всякого элемента x этот элемент принадлежит множеству M1 тогда, и только тогда, когда он принадлежит множеству М2» (употребляем эквиваленцию и квантор общности). Наконец, на множества можно смотреть как на объемы понятий, или предикатов, то есть считать, с одной стороны, что всякое свойство или одноместный предикат (например, «быть поэтом», «быть натуральным числом» и т. д.) определяет некоторое множество предметов (поэтов, натуральных чисел и пр.), всякое двучленное отношение (например, «число x больше числа y») определяет множество пар предметов, находящихся в этом отношении, и то же самое для отношения между любым конечным числом членов, а с другой стороны — что по всякому множеству (предметов, двоек, троек и т. п. предметов) можно построить соответствующий предикат — предикат «быть элементом данного множества».

Как, опираясь на этот параллелизм и взаимосвязь множеств и предикатов, определить натуральные числа? Подход Фреге состоял в следующем[22] (весьма родственное, но чисто теоретико-множественное определение натуральных чисел предложил Кантор[23]). Исходным является понятие взаимно однозначного соответствия между элементами двух произвольных множеств (заметим, что при этом не используется никаких «числовых» понятий, даже единицы). Множества рассматриваются как порождаемые некоторыми одноместными предикатами. Далее вводится понятие «равнообъемности» предикатов. Два предиката, порождающие множества, между элементами которых можно установить взаимно однозначное соответствие, называются равнообъемыми.

Например, предикаты «быть изобретателем математического анализа» и «быть спутником Марса» равнообъемны, поскольку можно установить взаимно однозначное соответствие: Ньютон — Фобос, Лейбниц — Деймос. Отношение равнообъемности является отношением типа равенства (отношением, аналогичным отношению, скажем, равенства по весу), а потому разбивает все множество предикатов на непересекающиеся подмножества, в каждом из которых оказываются предикаты одного и того же объема (подобно тому, как отношение равенства по весу разбивает все множество тел на непересекающиеся подмножества тел, имеющих одинаковый вес). Если некоторое множество равнообъемных предикатов содержит предикаты конечного объема, то объем любого из этих предикатов объявляется некоторым натуральным числом. Подробнее, процедура определения состоит в следующем. Нулем объявляется объем предиката х ≠ х, который пуст. Это число можно определить и на языке свойств, сказав: число нуль — это свойство быть множеством, задаваемым предикатом, равнообъемным предикату x ≠ x. Единицей объявляется свойство быть множеством, задаваемым предикатом, равнообъемным какому-либо предикату, в объем которого входит единственный предмет, скажем, предикату «быть Солнцем». Чтобы не возникло впечатления, что единица здесь определяется через самое себя («единственный предмет»), можно вместо предиката «быть Солнцем» взять предикат «быть пустым множеством» (объем которого состоит из единственного предмета — пустое множество только одно) и определить: «Единица есть свойство множества, задаваемого предикатом «быть пустым множеством»». Число два тогда определяется как свойство множества. задаваемого предикатом «х есть предмет, удовлетворяющий либо свойству х ≠ х, либо свойству быть пустым множеством» и т. д. Заметим, что, определяя на этом пути натуральные числа, можно поступить и иначе: считать натуральными числами сами множества равнообъемных конечных множеств.

Как смотреть на это определение? Разумное основание Для данного подхода имеется. Фактически мы хотим определить здесь натуральное число как нечто, присущее всем Равночисленным множествам. Скажем, число два это не есть две утки, два яблока и т. д., а есть то общее, что характеризует все пары предметов. Можно сказать и проще: число два есть и две утки, и два яблока, и т. д.

Но несмотря на всю скрупулезность Фреге, строивши на очерченной логико-множественной базе арифметику натуральных чисел, его логическая конструкция оказалась формально-противоречивой. Суть дела состояла в следующем.

Логическая теория Фреге позволяла, грубо говора вводить в рассмотрение предикаты от предикатов (то есть свойства предикатов и отношения между предикатами предикаты от предикатов, определенных на предикатах, а также множества множеств, множества множеств множеств и т. д. При этом никаких ограничений на образована множеств — на задание их с помощью предикатов — не налагалось. Это допускало в теорию такие образования как «свойство, которым оно само не обладает» или «множество, не входящее в самое себя в качестве элемента». Скажем, множество всех абстрактных понятий содержит само себя в качестве элемента, так как предикат «быть абстрактным понятием» есть тоже абстрактное понятие — в отличив например, от множества людей, которое не содержит саж» себя как элемент, поскольку человечество не есть человек. Поэтому, если быть последовательным в проведении логико-множественного подхода, придется допустить законное» понятия «множества всех множеств, не включающих себя в качестве элемента».

В 1902 году Рассел обнаружил, что в указанном понятии заключено логическое противоречие. Он, видимо, пытался разобраться в возникшей ситуации сам, но сомнения одолевали, и поэтому через год он обратился письменно к Фреге, прося дать разъяснения. Письмо, очевидно, из уважения к Фреге, было написано по-немецки. Мы приводим полный перевод этого исторического документа, сделанный с английского перевода, выполненного Яном ван Хейеноортом и прочитанного лично Бертраном Расселом, разрешившим его публикацию в книге Хейенсюрта «От Фреге до Гёделя»[24] (эта книга представляет собой сборник классических работ — и фрагментов работ — по математической логике и основаниям математики).

Фрайдис-хилл, Хейслмир, 16.6.1902

Дорогой коллега, уже полтора года назад я познакомился с Вашими «Основными законами арифметики», но только сейчас я сумел найти время, чтобы изучить Вашу работу тщательно, как я все время намеревался это сделать. Я обнаружил, что согласен с Вами во всем главном, в частности в том, что Вы отвергаете все психологические моменты в логике, и β Вашей высокой оценке идеографии[25] в основаниях математики, которые сейчас трудно отделить от формальной логики. В связи со многими частными вопросами я нашел в Вашей книге множество рассуждений, тонких исследований и определений, которые тщетно было бы искать в сочинениях других логиков. В вопросах, касающихся функций, я самостоятельно пришел к взглядам, совпадающим с Вашими даже в деталях. Имеется только один пункт, в котором я встретился с трудностью. Вы утверждаете, что функция[26] не нуждается в прямом определении. Я тоже раньше так думал, но сейчас такая точка зрения кажется мне сомнительной из-за следующего противоречия. Пусть w есть предикат «быть предикатом, который не относится к самому себе». Относится ли этот предикат к самому себе? Из любого ответа на этот вопрос вытекает противоположный ответ. Поэтому мы можем заключить, что w не есть предикат. Точно так же не существует такого множества (рассматриваемого как целое), элементами которого являются множества. не содержащие самих себя. Отсюда я заключаю, что при определенных условиях понятию множества не соответствует ничего такого, что может рассматриваться как объект.

Сейчас я заканчиваю книгу о принципах математики[27], и в ней мне хотелось бы рассмотреть Вашу работу весьма подробно. Я уже имею в распоряжении Ваши книги или скоро куплю их, но я был бы весьма благодарен, если бы Вы прислали мне оттиски Ваших статей, опубликованных в периодических изданиях. Впрочем, если это невозможно, я могу читать их, беря в библиотеке.

Умение хорошо применять логику в фундаментальных вопросах, где бессильны формулы, встречается очень редко; в Ваших работах я нахожу лучшее из таких применений, имеющихся на сегодня, поэтому я разрешу себе выразить Вам свое глубокое уважение. Очень жаль, что Вы не опубликовали второй том «Основных законов»; надеюсь, что это все же будет сделано.

С уважением Бертран Рассел

В словах Рассела о втором томе книги Фреге не было, конечно, никакой иронии. Но была ирония судьбы, ибо этот том вот-вот должен был выйти в свет, когда Фреге получил письмо Рассела. Проявив редкую научную добросовестность и мужество, Фреге включил в книгу вышедшую в 1903 году, следующие слова:

«Вряд ли существует что-нибудь более нежелательное для ученого, чем после окончания работы увидеть, как рушатся ее основы. Именно в такое положение поставило меня письмо г-на Бертрана Рассела, полученное мной, когда книга была уже в печати»[28].

Как пишет американский логик X. Карри в своей книге «Основания математической логики», последствия письма Рассела были для Фреге трагическими. «Хотя ему тогда было всего пятьдесят пять лет и он прожил после этого более двадцати лет, он больше не опубликовал ни одной значительной работы по логике»[29]. Более того, после обнаружения противоречия Фреге два семестра не читал лекций в Иенском университете, профессором которого состоял, а потом, возобновив их, читал лекции по «записи в понятиях» и основаниям геометрии, но не по основаниям арифметики[30].

До конца дней он пытался найти выход из возникшей трудности обоснования арифметики, возложив все надежды на геометрию, — идя от нее, он пытался наметить пути обоснования и арифметики, и всей математики[31].

Но как бы нас ни трогала судьба Фреге, в первую очередь нам интересно, во что вылился логицизм как течение в основаниях математики и что стало с теоретико-множественной концепцией ее обоснования. Теории обладают значительно большей жизнеспособностью и стойкостью, чем люди. Что касается логицизма, то его взялся отремонтировать сам «разрушитель» — Бертран Рассел. Вместе с Альфредом Уайтхедом он издал в 1910—1913 годах труд «Principia Mathematica», в котором излагался новый вариант логико-множественного подхода к арифметике, где с помощью некоторых ограничений, наложенных на процесс формирования «вторичных» множеств приведенный в письме Рассела парадокс был исключен[32]. Однако система Рассела — Уайтхеда оказалась слишком громоздкой и базирующейся на допущениях, которые далеко не всем математикам и логикам представлялись убедительными[33].

Возникшие трудности были сигналом тревоги для тех специалистов, которые «отвечали» за основания математики. Источник противоречия, возникшего у Фреге, был, очевидно, в самом построении рассуждений. Поэтому надо было по-новому взглянуть на весь процесс математического доказательства и прежде всего проанализировать лежащие в его основе допущения. Так началась великая переоценка математических ценностей, которая далеко еще не закончилась и к настоящему времени, но уже дала ценнейшие плоды не только в математике и логике, но и в осмысливании проблем человеческого познания и его возможностей в создании машинных «усилителей интеллекта».

5. ПРОВОЗВЕСТНИКИ ПЕРЕМЕН

Мы уже сказали, что первой математической реакцией на трудности, обнаруженные при последовательном проведении теоретико-множественной установки в математике, они выразились не только в парадоксе Рассела, но и в ряде других формально-логических противоречий в канторовской теории, некоторые из которых были сформулированы даже раньше, чем противоречие в системе Фреге, были «ремонтные меры», предпринятые Расселом. Но этот мыслитель продолжал стоять на теоретико-множественной позиции.

Поэтому естественно, что нашлись люди, которые сочли эти меры полумерами и призвали математический мир пойти в отказе от прежнего образа мыслей гораздо дальше. Реформы ничего не дадут, провозгласили они, нужна революция! Одним из наиболее «левых» был голландский математик, уже получивший к тому времени известность своими работами в области топологии, Луитцен Ян Эгбертус Брауэр (1881—1966)[1]

При изложении платформы Брауэра возникают большие трудности, связанные с несколькими причинами. Брауэр все свои главные статьи по философии математики писал по-голландски, употребляя, как заявляют переводчики, специфические и тяжеловесные выражения, которым трудно найти эквиваленты в других языках. Он, по-видимому, не считал, что его философско-математические убеждения можно достаточно ясно объяснить другим людям; скорее, он носил в себе определенные ощущения того, какой, по его мнению, должна быть математика. Позиция Брауэра менялась и уточнялась с течением времени, и нет никакой гарантии, что многочисленные ее толкования достаточно правильны.

Попытаемся все же выделить некоторые главные пункты философско-математических установок Брауэра и его школы.

1. Единственным источником, порождающим математику, Брауэр считал человеческий интеллект, и в этом был солидарен с Декартом[2].

2. Особенность разума, дающая ему возможность создать математику, это некое ощущение времени, вернее, способность различать два последовательных момента времени как два разных момента. Эта способность порождает, в свою очередь, способность вести счет натуральным числам. Таким образом, у Брауэра натуральные числа выступают как нечто первичное, непосредственно данное глубинной человеческой интуиции. Именно из-за этого математика школы Брауэра названа интуиционистской математикой, а логика, принятая в этой математике» — интуиционистской логикой.

3. Из второго пункта вытекает, что «классическая» логика не является чем-то первоначальным, как ошибочно полагают логицисты. В глубинной интуиции даны лишь конечные образования — натуральные числа. На каком же основании классическую логику, которая могла возникнуть лишь как отражение опыта оперирования с конечными объектами, распространяют на бесконечные множества? К бесконечным множествам не всегда применим закон исключенного третьего (принцип: из двух высказываний, одно из которых есть отрицание другого, по крайней мере одно истинно).

Этот важнейший пункт брауэровской критики классической логики и теоретико-множественной математики требует пояснения. Воспользуемся известным примером. Рассмотрим высказывание(*) «В десятичном представлении числа я либо имеется девять нулей подряд, либо не имеется». Это высказывание подпадает под схему закона исключенного третьего (а V ~а) и с «классических» позиций должно быть признано верным.

Но с точки зрения Брауэра это высказывание может иметь смысл лишь в том случае, если у нас есть способ проверить, какая из двух альтернатив — а или ~а — имеет место[3]. В данном же случае этого сделать нельзя: вычисляя значение числа π со все большей точностью, мы можем в конце концов добраться до «пакета» из девяти нулей — и тогда подтвердится первая альтернатива (что и будет означать истинность высказывания (*));но может случиться, что процесс вычисления будет продолжаться неограниченно долго — и это вовсе не будет означать справедливости второй альтернативы. Таким образом, вопрос о верности рассматриваемого высказывания (*) остается открытым. Конечно, если бы у нас было независимое от этого процесса вычисления доказательство второй альтернативы, то истинность данного суждения тоже была бы установлена. Но наука в настоящее время им не располагает. Таким образом, закон исключенного третьего как «общезначащую» логическуй схему следует отвергнуть.

Отказ от всеобщности «исключения третьего» в применении к бесконечным совокупностям влечет за собой серьезные перемены в логике. В частности, из отвержения альтернативы ~а — то есть доказательства того, что верно ~~a — заключать к верности альтернативы а по Брауэру в общем случае недопустимо[4]. Например, если предположение, что среди элементов некоторого бесконечного множества не существует объекта с определенными свойствами, ведет к нелепости (и, значит, отвергается), то отсюда, тем не менее, не следует, что объект с этими свойствами существует.

4. С предшествующим тезисом тесно связана конструктивистская установка интуиционистской математики. Поскольку принцип исключенного третьего, примененный к бесконечным множествам, не гарантирует правильности рассуждения, единственным способом доказательства существования математических объектов является их фактическое построение. Обратим внимание на этот важнейший тезис — зародыш другого современного направления в математике — конструктивное направления.

5. Хотя математика создается разумом, она приложима к окружающему миру. Математические символы не лишены содержательного смысла; хотя они указывают на определенные объекты, данные в интуиции, объекты эти тесно связаны с реальными процессами, происходящими во Вселенной. Интуицию, однако, нельзя выразить никакими строгими определениями, и поэтому интуиционисты отказываются эксплицировать общее понятие «способа построения», полагая, что невозможно заранее предвидеть все приемы рассуждения, которые могут оказаться интуитивно убедительными.

Заметим, что в этом пункте от интуиционизма резко отличается конструктивное направление в математике, всходящее из тезиса, что конструктивная деятельность в этой науке адекватно передается понятием алгоритма (см. гл. 7).

Как мы видим, если практические выводы в отношении построения математики более или менее четки (отбрасывание логицизма, ограничение логического принципа исключенного третьего, требование конструктивности доказательств существования), то учение о «глубинной интуиции» разума остается сугубо неясным. Самое большее, что мы можем сделать, чтобы пролить свет на этот пункт, это привести «разъяснения» самого Брауэра, сделанные им (без особой надежды на понимание аудитории) на Международном конгрессе по философии, состоявшемся в Амстердаме в августе 1948 года[5].

«Прежде всего мы должны уяснить все фазы сознания, совершающего переход от своих глубин к внешнему миру, в котором мы сотрудничаем и ищем взаимопонимания. Данное мое выступление вовсе не рассчитано на непременное наличие такого взаимопонимания, и, в некотором смысле, его можно рассматривать как монолог...

Сознание в своем глубинном убежище, как можно думать, медленно и пассивно совершает колебания между состояниями покоя и чувствования. По-видимому. лишь в состоянии чувствования становится возможным первый акт упомянутого перехода. Этим актом является движение времени. С помощью движения времени имеющееся в данный момент чувствование переходит в чувствование в другой момент, так что сознание сохраняет первое как имевшееся в прошлом; более того, благодаря различению настоящего и прошедшего, сознание отходит от них обоих, выходит из пассивного состояния, и так возникает мышление.

В форме мышления сознание выступает как субъект, переживающий чувствование в настоящем — так же как и прошедшее чувствование — в качестве объекта. А путем повторения этого процесса удвоения объект может быть расширен до всего множественного и пестрого мира чувствований.

...Математика возникает в тот момент, когда субъект лишает это порождаемое движением времени удвоение всех качеств и когда остающаяся пустая форма общего субстрата всякого удвоения подвергается, в качестве глубинней математической интуиции, неограниченному раскрытию, порождая новые математические сущности в форме предопределенных или более или менее свободно формирующихся бесконечных последовательностей полученных прежде математических сущностей, и в форме математических видов, то есть свойств, которые мы предполагали присущими прежде полученным математическим сущностям и удовлетворяющим тому условию, что если они присущи определенной математической сущности, то они присущи и всем другим одинаковым с ней сущностям».

Обратим внимание на три важных вывода, следующих из аутентичного изложения платформы интуиционистской математики, которое мы только что привели. Во-первых, интуиция, о которой все время идет речь у Брауэра и его последователей, является интуицией разума, и ничего общего не имеет с мистической интуицией чувства, которая фигурирует у философов типа Ф.В. Шеллинга, К. Ясперса, Ж.П. Сартра и т. д.; математический интуиционизм есть нечто не похожее на философский интуитивизм. Он более родствен рационалистическому «интуиционизму» Декарта, выраженному, скажем, в следующих словах последнего:

«Под интуицией я разумею не веру в шаткое свидетельство чувств и не обманчивое суждение беспорядочного воображения, но понятие ясного и внимательного ума, настолько простое и отчетливое, что оно не оставляет никакого сомнения в том, что мы мыслим»[6]. Во-вторых, из слов Брауэра можно определенно заключить, что «глубинная интуиция» разума, порождающая математику, одинакова у всех людей; поэтому математика в этом смысле объективна, не произвольна. В-третьих, интуиция разума не зависит от языка; языковые средства нужны лишь для того, чтобы (не адекватно) сообщать результаты деятельности интуиции другим людям.

Анализируя эти установки Брауэра, нетрудно обнаружить их несоответствие с известными науке фактами. Данные современной психологии все увереннее говорят о том, что осознанного результата мыслительного акта не существует вне языка или, во всяком случае, вне какой-то знаковой системы. Принятие же одинаковости изначальной интуиции разума у всех людей очень напоминает утверждение Канта о неизбежности восприятия мира людьми через априорную категорию времени — утверждение, расходящееся с результатами психологических исследований поведения детей, в частности, исследования Ж. Пиаже и его школы[7].

Отечественное конструктивное направление, продолжающее критическую линию интуиционизма в отношении классической математики, отвергает философскую концепцию Брауэра. На место «интуиции» конструктивисты выдвигают понятие умственного построения, проясняемое с помощью понятия алгоритма (см. гл. 7). При этом, как указывает создатель отечественной школы конструктивной математики А. А. Марков, «умственные построения, такие, например, как построения все больших и больших натуральных чисел, обычно являются слепками с построений материальных, осуществляемых в окружающей нас действительности»[8].

Перейдем, однако, к чисто математическому аспекту брауэровской платформы. Ядром здесь является установка на конструктивность[9] и отрицание универсальности закона исключенного третьего — два положения, которые в интуиционистском истолковании являются родственными. Пример поможет понять сущность дела.

Возьмем теорему Больцано — Вейерштрасса о наличии у ограниченной числовой последовательности точки сгущения. Под точкой сгущения последовательности понимается точка числовой оси, к которой как угодно близко подходят точки, представляющие числа данной последовательности. Скажем, для последовательности 1/2, 1/3, 1/4, 1/5,...точкой сгущения является нулевая точка, так как какое бы сколь угодно малое положительное число е мы ни взяли, для него обязательно отыщется член нашей последовательности, отличающийся по своей абсолютной величине от нуля меньше, чем на е.

Теорема Больцано — Вейерштрасса доказывается с помощью дихотомии. Ограниченная последовательность (по определению) может быть целиком заключена в пределы некоторого отрезка числовой оси. Разделим этот отрезок пополам. По меньшей мере на одной из его половин (а может и на обеих) имеется бесконечное множество точек последовательности, иначе, если бы на обеих половинах было конечное число точек, то их вообще было бы конечное число, что противоречит предположению о бесконечности последовательности. Возьмем как раз ту половину, где имеется бесконечное множество точек последовательности, разделим ее снова пополам и повторим рассуждение. В конце концов (при бесконечном продолжении процесса) мы придем к единственной точке, принадлежащей всем нашим уменьшающимся вдвое отрезкам, — это и будет точка сгущения.

В самом деле: если предположить, что эта точка не есть точка сгущения, то вокруг нее существует некоторая зона, где нет точек нашей последовательности; но уменьшающиеся отрезки, каждый из которых содержит не одну, а бесконечное множество точек последовательности, стягиваются вокруг этой точки и рано или поздно войдут в любую зону, как бы мала она ни была. Противоречие и доказывает теорему[10].

Для интуициониста это рассуждение ничего не стоит. Ясно, скажет он, что мы не сможем фактически обнаружить тот отрезок, на котором расположено бесконечное множество членов последовательности. Действительно, как это сделать? Считать число членов, попавших на каждую из половин? Это приведет к цели лишь в том случае, если на одной из половин окажется конечное число членов: тогда мы возьмем другую половину. А если мы считаем, считаем и считаем — и все время и на одной и на другой половине будут обнаруживаться новые точки — тогда как быть? Ведь как бы долго ни происходил этот пересчет, мы не вправе заключить, что точек бесконечное множество: нет гарантии, что они через некоторое время не иссякнут. Поэтому построить точку сгущения таким способом невозможно. А раз так, то из нелепости предположения об отсутствии точки сгущения не следует ее наличие.

Учтя центральное положение теоремы Больцано—Вейерштрасса в дифференциальном исчислении и распространенность в анализе доказательств с подобной же схемой рассуждений, можно представить себе, в какое затрудни» тельное положение попадает математика, если такие рассуждения будут «запрещены» — объявлены нестрогими. Естественно, что программа Брауэра вызвала среди ведущих математиков того времени самое различное отношение - одни приветствовали ее (среди них был, например, Гермад Вейль, решительно выступивший в поддержку Брауэра), другие — а таких было большинство — выступили с резкими возражениями. Самым авторитетным оппонентом интуиционизма стал Давид Гильберт (1862—1943).

Гильберта считают величайшим математиком XX века. Диапазон его работ внушает изумление. Он внес огромный вклад в теорию инвариантов групп и теорию алгебраических чисел, разработал основания геометрии, решил многие проблемы вариационного исчисления, исследовал вопросы дифференциальных уравнений, развил теорию интегральных уравнений, создал аппарат функционального анализа и поставил на новую основу математическую физику. Влияние Гильберта на современную ему математику было невероятным. Геттингенский университет, профессором которого он был с 1902 по 1930 год, стал мировой «Меккой математиков». В 1900 году на Втором Международном конгрессе математиков в Париже Гильберт делал обзорный доклад о проблемах математики в целом — вещь, на которую не отваживался больше никто. В этом знаменательном для истории науки докладе он выдвинул знаменитые двадцать три «проблемы Гильберта», задавшие исследователям работу на десятилетия и в некотором смысле определившие направление поисков.

Бунт Брауэра Гильберт воспринял как сигнал о неблагополучном положении во всем математическом хозяйстве и срочно стал искать средства ликвидировать возникшие неполадки. С начала двадцатых годов важнейшим делом Гильберта становятся исследования в области оснований математики. Эта работа тем более была ему сподручна, что еще в 1898 году он написал знаменитую книгу «Основания геометрии» (а в последующие годы опубликовал ряд работ по проблемам оснований математического знания). В этой книге подводился итог огромной работе математиков, физиков и философов в области осознания природы геометрической науки — работы, начатой еще создателями неэвклидовых геометрий. Для понимания той программы, которую Гильберт противопоставил плану Брауэра, полезно познакомиться с основным замыслом «Оснований геометрии»[11].

Работы Фреге ясно показали (хотя сам Фреге с этим не был согласен[12]): абстрактная (и тем более формальная, то есть основанная на формализованной логике) теория сама по себе не может быть «верной» или «неверной» с точки зрения содержания. Содержательные соображения получают право на существование только тогда, когда установлена интерпретация формальной системы, то есть когда система использована как схема каких-то «реальных» явлений. Но какова «природа» элементов абстрактной, формальной системы? В частности, что такое точки и прямые абстрактной геометрии?

Гильберт подробно осветил этот вопрос в своей книге. Точки, прямые и плоскости он назвал «тремя системами вещей», удовлетворяющих аксиомам геометрии. Таким образом, он объявил аксиомы скрытыми (неявными) определениями основных понятий некоторой абстрактной структуры. Точки, прямые и плоскости — это любые вещи, которые подчинены условиям, что для любых двух точек существует прямая и притом только одна, проходящая через каждую из этих точек; что через прямую и точку, на ней не лежащую, проходит одна и только одна плоскость, и т. д. Все это соответствовало естественному движению математики к аксиоматическому методу. Но оставалась нерешенная деталь: в чем все-таки состоит гарантия того, что система аксиом геометрии удовлетворяет требованию логически непротиворечивости? Ясно, что ссылки на применения геометрии к другим областям, ни разу не приводившие к противоречиям, не являются залогом того, что противоречия и впредь не возникнет. Чтобы с полным спокойствием применять геометрию в сфере физики и других конкретных наук, следовало бы иметь более строгие доказательства того, что этот аппарат с точки зрения своей внутренней структуры абсолютно надежен. Ведь система, в которой не возможно доказать некоторое положение и его отрицание, заведомо не годится ни для какой интерпретации. Гильберт показал, что непротиворечивость геометрии такова же, как и непротиворечивость арифметики, то есть, что если арифметика непротиворечива, то непротиворечива и геометрия. Итак, все замкнулось на арифметику.

Когда началось брожение математических умов, вызванное обнаружением парадоксов теории множеств и лозунгами Брауэра, Гильберт вновь вернулся к проблемам обоснования математики. Надо было продолжить работу с того пункта, на котором она была закончена, перейти к отысканию способов доказательства непротиворечивости арифметики. Но почему Гильберт рассматривал такое доказательство как решающий аргумент против интуиционизма?

Это было связано с его теорией «идеальных элементов» в математике. Гильберт принимал, что бесконечные множества не соответствуют ничему реальному в природе. Но ведь и в задачах, где исследуются целые числа, могут в промежуточных фазах вычисления встретиться дроби, которые тоже ничему в данном случае не соответствуют и которые в окончательный результат не войдут, они введены нами для удобства вычислений, из соображений формальной простоты и компактности. То же можно сказать о комплексных числах, встречающихся в уравнениях прогиба стержней. Комплексные числа не описывают непосредственно стержня, но, появляясь в промежуточных стадиях вычисления, сокращают путь решения задачи, делают решение лаконичным и простым. Иными словами, кратчайшая дорога, соединяющая области реальные, может пролегать по области «воображаемых» объектов — «идеальных элементов». Мы сможем без опаски пользоваться этими элементы ми, если докажем раз навсегда, что теория, построенная с их участием, не приведет к противоречию[13]. И тогда не нужно искать никакой «изначальной индукции» разума или других столь же туманных источников надежности математики. Ее надежность — это ее непротиворечивость, другие требования просто лишены смысла.

Попробуем проследить идейные основы концепции идеальных элементов» Гильберта.

Воспитанный в немецком университете профессорами, целиком принадлежавшими к поколению, считавшему теоретико-множественное мышление идеалом строгости, он и сам впитал смолоду этот образ мышления. Канторовская теория множеств рисовалась ему одним из величайших завоеваний человеческого гения. «Никто не сможет изгнать нас из рая, который создал нам Кантор», сказал Гильберт[14], осуждая попытки Брауэра я его учеников «развалить» математику.

Но Гильберт уже не верил в существование в каком-то «царстве идей» множеств множеств множеств. Гильберт просто считал, что такие понятия полезны для математики, в могуществе которой был глубоко убежден. В конце вступительной части своего исторического доклада о проблемах математической науки он произнес вдохновенные слова: «мы слышим внутри себя постоянный призыв: вот проблема, ищи решение. Ты можешь найти его с помощью чистого мышления, ибо в математике не существует Ignorabimus»[15]. Это был прямой вызов агностическим установкам в науке, так как выражение ignorabimus—«мы не будем знать» (лат.) было сказано физиологом Э. Дюбуа-Реймоном о некоторых нерешенных проблемах (касающихся взаимоотношения физиологического и психического).

Новаторство Гильберта проявилось как в том, что он объявил теоретико-множественные построения лишь вспомогательными элементами науки, так и в подробно развитом им подходе к основаниям математики, получившем название гильбертовского формализма и финитизма. Познакомимся с основным тезисом гильбертовского формализма из уст его автора.

Гильберт считал, что в качестве предварительного условия для осуществления логических умозаключений и выполнения логических операций в человеческом представлена уже должны быть даны определенные внелогические конкретные объекты — даны наглядно, в качестве непосредственных переживаний до какого бы то ни было мышления. «Для того чтобы логические выводы были надежны, эти объекты должны быть обозримы полностью во всех частях; их показания, их отличие, их следование, расположение одного из них наряду с другим дается непосредственно наглядно, одновременно с самими объектами, как нечто такое, что не может быть сведено к чему-либо другому и не нуждается в таком сведении. Это — та основная философская установка, которую я считаю обязательной как для математики, так и вообще для всякого научного мышления, понимания и общения и без которой совершенно невозможна умственная деятельность. В частности, в математике предметом нашего рассмотрения являются конкретные знаки сами по себе, облик которых... непосредственно ясен и может быть впоследствии узнаваем»[16].

Если глубоко вдуматься в это программное заявление, мы увидим, что перед нами, несомненно, плодотворный тезис. По существу, Гильберт утверждает здесь, что мышление, научная работа нуждаются в системе знаков, на которые могут опереться логические рассуждения. Знаки — внелогическая категория, утверждает Гильберт. В самом деле, ведь это материальные объекты, состоящие из засохшей типографской краски, из микроскопических ракушек, образующих мел, и т. п.

Они могут отображаться в представлении, в сознании, но в этом случае они выступают в качестве образов тех же материальных объектов. Для научного мышления представляют ценность не любые знаки, а такие, которые человек может уверенно отличать друг от друга или, наоборот, отождествлять друг с другом — только в этом случае их можно использовать для построения теории.

По поводу формализма Гильберта возникало немало недоразумений и неправильных его трактовок, поэтому мы дадим слово великому математику еще раз. Главное обвинение, которое бросали Гильберту в то время, состояло в том, что он будто бы превращает математику в пустую игру символов и тем самым исключает ее из факторов человеческой культуры. Вот что он отвечал по этому поводу:

«Эта игра формул допускает, что все содержание идей математической науки можно единообразно выразить и развить таким образом, чтобы вместе с тем соотношения и отдельные теоремы были понятны. Выставить общее требование, согласно которому отдельные формулы сами по себе должны быть изъяснимы, отнюдь не разумно; напротив, сущности теории соответствует, что при ее развитии нет необходимости, между прочим, возвращаться к наглядности или значимости. Физик как раз требует от теории, чтобы частные теоремы были выведены из законов природы или гипотез с помощью одних только умозаключений, не вводя при этом дальнейших условий, то есть. на основании чистой игры формул. Только известная часть комбинаций и следствий из физических законов может быть контролируема опытом, подобно тому как в моей теории доказательства только реальные высказывания могут быть непосредственно проверяемы»[17].

Было бы неправильным усматривать здесь философски неубедительные тенденций. Основная цель науки, по Гильберту, познание мира. Но сущность вещей не лежит в их «верхнем слое», непосредственно открытом чувственному восприятию. Поэтому методологически, неправильно каждую отдельную формулу и каждый отдельный знак «проверять» сопоставлением с действительными объектами. Теория — вещь горазда более сложная, чем простое «фотографирование» объектов. Установив правила работы со знаками с помощью глубинных законов природы или с помощью некоторых» гипотез (которые потом могут быть отвергнуты, если теория: не оправдает себя), на следующем этапе работы мы можем отвлечься: от внешней реальности, вернее, рассматривать в качестве реальности уже не окружающую природу, а саму знаковую систему с ее правилами, каковые, хотя и были установлены нами самими», теперь предстают перед нами как объективная: данность»

Чтобы лучше пояснить сущность гильбертовской идеи «игры в символы», проведем такую параллель. В современной практике получили распространение аналоговые электрические машины, с помощью которых исследователи решают многие важные проблемы. Принцип действия таких устройств состоит в том, что параметры электрических цепей (омического сопротивления, индуктивности, напряжения; и т. д.) подобраны так, что изменение тока или напряжения во времени оказывается подчиненным тем же законам, которые, по предположению, управляют некоторым физическим или технологическим процессом.

Придав параметрам исходные значения, затем предоставляют развиваться электрическим процессами смотрят, что получится в результате. Это — электрическое моделирование неэлектрического (а, скажем, механического или теплового) процесса. В этом случае никто не будет настаивать, чтобы мы истолковывали токи или напряжения содержательным образом на каждом этапе исследования. Запустив машину, исследователь некоторое время имеет дело только с происходящими в ней электрическими явлениями. Если бы он отказался от такой методики и подвергал все промежуточные значения параметров мелочной проверке и сопоставлению с моделируемым процессом, это могло бы принести только вред (он мог навязать машине свои представления об изучаемом явлении, которые могли бы оказаться ошибочными). Гильбертова методика знакового моделирования ничем, в сущности, не отличается от обрисованной нами сейчас методики электрического моделирования. Роль токов и напряжений, измеряемых с помощью приборов, а в конечном счете — с помощью человеческого глаза, смотрящего на шкалу прибора, у Гильберта играют знаки, опознаваемые и различаемые математиком, а в роли условий, определяющих характер электрического процесса в аналоговой машине, выступают аксиомы и правила вывода одних знаковых комбинаций из других, предварительно установленные на основании некоторых разумных соображений и в дальнейшем ни в коем случае не нарушаемые. Впоследствии мы увидим, какую существенную роль играет знаковое моделирование в кибернетике.

Теперь о другой стороне программы Гильберта — о тех его идеях и надеждах, которые не оправдались и оказались иллюзорными.

У Гильберта было глубокое убеждение в том, что можно «финитными» (конечными) средствами доказать непротиворечивость арифметики, после чего и вся математика — с анализом и всеми ее «идеальными элементами» — станет в логическом смысле абсолютно истинной и превратится в инструмент исследования стопроцентной надежности (что не будет, конечно, означать прекращения развития математической науки). Что же такое «финитные средства»? Это — аппарат, не апеллирующий к канторовской идее бесконечности (когда бесконечные множества мыслятся как актуальные, то есть «ставшие», как некие законченные образования, данные сразу всеми своими элементами) и не содержащий «идеальных элементов», схемы и правила рассуждений которого в силу этого вполне ясны, обозримы и понимаются всеми одинаковым образом.

Приведем пример финитного доказательства непротиворечивости, который позволит конкретно представить существо подхода Гильберта. Докажем, что дедуктивно-аксиоматическая система исчисления высказываний, описанная в главе 4 (система Фреге), непротиворечива, то есть, что в ней нельзя доказать в качестве теоремы некоторую формулу а и ее отрицание ~α[18].

Доказательство любой теоремы в данной системе можно представить как цепочку формул, каждая из которых есть либо аксиома, то есть формула, подпадающая под какую-либо схему аксиом, либо получена из каких-либо формул, стоящих в цепочке ранее, по модесу поненсу; последняя формула цепочки есть доказываемая теорема. В силу этого самое первое применение правила вывода должно обязательно относиться к аксиомам. В этом смысле можно сказать, что все доказательства — выводы теорем — начинаются на аксиомах, а затем с помощью правила модус поненс получаются новые формулы (причем каждая из них есть теорема). Но поскольку любая формула, подпадающая под какую-либо схему аксиом (аксиома), как мы установили, тождественно-истинна, а модус поненс этой истинности не «портит», то свойство «быть тождественно-истинной формулой» становится в нашей системе «наследственным» — присущим всем теоремам. Это свойство похоже на некий генетический признак, непременно передающийся от родителей к детям. При таком положении дел можно с полной уверенностью утверждать, что среди даже самых дальних потомков прародителей не встретятся экземпляры, лишенные наследуемого признака.

Рассмотрим теперь некие две формулы а и ~а. Если обе они — доказуемые формулы, то есть «потомки» аксиом, порожденные посредством модуса поненса, то они должны быть обе тождественно-истинными. Но это невозможно: из табличного определения отрицания следует, что если одна из этих формул будет тождественно-истинной, то другая окажется тождественно-ложной. Но тождественно-ложная формула не может быть выводимой из аксиом — доказуемой (так как если бы она была доказуемой, то была бы тождественно-истинной и, значит, не тождественно-ложной). Следовательно, одна из формул, а или ~а, недоказуема.

Это рассуждение является совершенно «финитным», оно не использует ни идеи канторовской актуальной бесконечности, ни «идеальных элементов»[19].

Гильберт хотел осуществить такого же рода (мета)доказательство непротиворечивости для более сложной дедуктивной системы — арифметики. Для этого арифметику нужно было построить как аксиоматически-дедуктивную систему и показать, что, пользуясь разрешенными в ней правилами переработки знакосочетаний, мы никогда не выведем в качестве теорем а и ~а. Поскольку арифметика занимается установлением соотношений не только для конкретыых натуральных чисел, но и формулирует законы, которым подчиняются все натуральные числа (например, что а + b = b + а, каковы бы ни были a и b) или какие-то (бесконечные) их множества, и утверждения о существовании чисел с определенными свойствами, то соответствующая формальная система должна быть основана на логике предикатов, в которой имеются правила обращения с кванторами общности V («все») и существования Э («существует»).

Интересно, что у Гильберта в течение нескольких лет, по-видимому, имелось чувство уверенности, что данная проблема вот-вот будет решена, что осталось совсем немного усилий, и непротиворечивость, арифметики будет строго установлена начертанным им в 1927 году на Математическом семинаре в Гамбурге путем[20]. Но шли годы, а дело не сдвигалось с места. А в 1931 году молодей австрийский математик Курт Гёдель опубликовал найденное им доказательство (мета)теоремы, которая многими рассматривается как поворотный пункт в науке об основаниях математики и в математической логике. Методами, признанным» подавляющим большинством математиков совершенно строгими, Гёдель доказал, что в формализованной арифметической системе есть такие формулы, которые по своему содержанию должны быть либо истинными, либо ложными, но которые не могут быть в этой системе ни доказаны, ни опровергнуты. Но это еще не все. Опираясь на этот результат, названный Теоремой о неполноте, Гёдель доказал, что если арифметика непротиворечива, то ее непротиворечивость нельзя; доказать формальными средствами.

Означало ли это крах программы Гильберта? В той своей части, которая касается доказательства непротиворечивости арифметики «финитными» средствами, замысел Гильберта, конечно рухнул. Однако остается открытым следующий путь: так расширять понятие «дозволенных методов доказательства, чтобы теорема Гёделя уже не относились к этим методам. Как писал выдающийся советский математик П. С Новиков(1901—1975), нет «никаких оснований предполагать, что границы, которые кладет финитизм Гильберта, действительно необходимы для того, чтобы исключить вызывающие сомнения элементы математического мышления. Возможен дальнейший анализ предмета математики и выделения в нем надежных непротиворечивых средств, выходящих за рамки фанитизма и все же достаточно сильных для того, чтобы решать интересующие, нас вопросы. Но выход за рамки финитизма не уничтожает основной идеи метода, предложенного Гильбертом и состоящего в формализации тех математических систем, которые подлежат обоснованию, средствами некоторого круга понятий, в силу тех или других соображений принятого в качестве основы»[21].

6. ТЕОРЕМА ГЁДЕЛЯ

На теорему Гёделя о неполноте ссылается множество людей. Ее приводят как аргумент в пользу своих утверждений физики, инженеры, философы, психологи, биологи, моралисты, педагоги и даже искусствоведы. Но как часто бывает с эпохальными результатами, все говорят о теореме Гёделя, но очень мало кто имеет о ней адекватное представление и еще меньше таких, которые читали её аутентичный текст. До сих пор не имеется русского перевода знаменитой статьи. Это объясняется тем, что в свое время статья Гёделя интересовала только специалистов по математической логике, а все они тогда владели немецким языком. Когда же значение теоремы Гёделя стало выходить за рамки математики, появились компактные и методологически более совершенные ее изложения.

Однако именно изложение Гёделя имеет огромный интерес. Метод, которым сам Гёдель доказал свою теорему, ценен в такой же степени, как и его результат. Вообще, если подходить к вопросу с философской позиции, то метод тут неотделим от результата. Ниже мы, не стремясь, конечно, к какой-либо строгости, очертим общий ход рассуждений Гёделя, сопровождая схему доказательства некоторыми комментариями. Но сначала несколько слов об авторе теоремы.

Курт Гёдель родился в Праге (Чехия в то время входила в состав Австро-Венгрии) в 1906 году. Главные свои открытия он сделал в возрасте 24 лет (заметим, что и Ньютон написал свои лучшие работы примерно в таком же возрасте), однако и в дальнейшем получал крупные научные результаты, относящиеся, в частности, к теории множеств; в 1949 г. он предложил новый тип решения уравнений общей теории относительности, заслужив похвалу Эйнштейна[1]. В настоящее время Гёдель живет в Соединенных Штатах и является профессором Института высших исследований в Принстоне, штат Нью-Джерси. В 1951 г. он был удостоен высшей награды, присуждаемой в США за научные достижения, Эйнштейновской премии.

В статье, в которой доказывалась теорема о неполноте формальной арифметики, Гёдель исследует систему формальной арифметики Principia Mathematica (он называет эту аксиоматически-дедуктивную теорию «системой PM»). Начинает он свою статью следующими словами: «Развитие математики в направлении все увеличивающейся строгости привело, как известно, к формализации многих ее частей, так что стало возможным доказывать теоремы, не пользуясь ничем, кроме нескольких механических правил. Наиболее широкие формальные системы, построенные к настоящему времени, это, с одной стороны, система Principia Mathematica (РМ) и, с другой стороны, система аксиом Цермело—Френкеля для теории множеств (развитая в дальнейшей Дж. фон Нейманом).

Обе эти системы настолько широки, что все методы доказательства, применяемые ныне в математике, в них формализованы, то есть сведены к небольшому числу аксиом и правил вывода. Поэтому можно предположить, что этих аксиом и правил вывода окажется достаточным, чтобы получить ответ на любой математический вопрос, который вообще может быть формально выражен в этих системах. Ниже будет показано, что это не так, что, наоборот, в обеих упомянутых системах имеются проблемы даже относительно простые, относящиеся к теории обычных целых чисел, которые нельзя решить, исходя из аксиом. Это обстоятельство не связано с какой-то специфической природой этих систем, напротив, оно имеет силу для очень широкого класса формальных систем, к которым, в частности, принадлежат все системы, получающиеся из упомянутых двух посредством присоединения к ним конечного числа аксиом, если только это присоединение не приводит к тому, что доказуемым становится какое-либо ложное предложение»[2].

Далее Гёдель излагает формальную систему, эквивалентную РМ, вводя только несущественные модификации, которые должны облегчить доказательство теоремы. Как и во всяком формальном исчислении, в основе этой системы лежат: перечень основных символов, определение комбинаций символов, называемой формулой, список постулатов — аксиом и правил вывода. С характером этих понятий читатель уже знаком, и нам остается рассказать о том, каким образом у Гёделя вводятся натуральные числа.

Это делается так: вводится символ для числа «нуль» (0), а также символ «следования за» f, который трактуется так, что f0 есть единица, ff0 — два и т. д.

Но для целей, которые преследует Гёдель, недостаточно иметь лишь символы для логических операций и чисел. Нужно выразить также основные арифметические предикаты, такие, как «простое число», «делится нацело» и т. п. В этом месте Гёдель, используя понятия системы РМ и известную в математике процедуру рекурсивного задания функции, то есть задания новых значений функции через предыдущие (рекурсивно, например, определяется функция «факториал» — произведение всех натуральных чисел от единицы до данного числа: (1)0! = 1; (2) (n+ 1)! = (n!) (n + 1)), вводит понятие рекурсивной функции, которое заведомо выразимо средствами формальной арифметики. Делается это так: задаются исходные рекурсивные функции — константа 0 и функция «следования за» — а затем устанавливается способ, с помощью которого из них можно получать более сложные рекурсивные функции. В самом начале этой части работы Гёдель показывает, что такие важные функции, как сложение, умножение и возведение в степень, рекурсивны. Он определяет также понятие рекурсивного арифметического предиката; n-местным арифметическим рекурсивным предикатом (отношением между n числами) называется такой предикат, который определяется уравнением φ (х1, х2,..., хn) = 0, где φ—рекурсивная функция, а х1, х2, ..., >Хn — переменные для чисел. Примером рекурсивного предиката является двуместный предикат «меньше». Рассмотрим этот случай подробнее, так как в дальнейшем нам понадобится представление о рекурсивных функциях и предикатах.

1. Функция δ, определяемая условиями

а) δ(0)=0, б) δ(у+1)= y,

рекурсивна, как выраженная стандартной схемой рекурсии через исходные рекурсивные функции (здесь прибавление единицы к числу следует понимать как взятие следующего числа в натуральном ряду).

2. Функция х ∸ у, определяемая условиями

а) х ∸ О = х, б) х ∸ (у+1)=δ(х ∸ у),

рекурсивна, как выраженная стандартной схемой рекурсии через рекурсивную функцию δ. Как нетрудно убедиться, смысл функции х ∸ у (она называется усеченным вычитанием) таков: функция эта равна х — у, если х >= у и равна нулю, если х < у.

В самом деле, посмотрим, каково значение функции х ∸ у для х, у = 0, 1, 2, 3 (над знаками равенств помечаем какой пункт определений 1, 2 применяется или какое из ранее полученных значений функции х — у используется):



Подобным же образом вычисляется 0∸3=0,0∸4=0 (вообще, легко усматривается, что при дальнейшем возрастании значения у выражение 0 ∸ у будет оставаться равным нулю).

При дальнейшем возрастании значения y выражение 2 ∸ у становится равным нулю. Аналогично вычисляется, что 3 ∸ 0 = 3, 3 ∸ 1 = 2, 3 ∸ 2 = 1, но при y > 2 выражение 3 ∸ y равно нулю.

3. Предикат, опередляемый уравнением х ∸ у = 0, рекурсивен; это очевидно, поскольку функция х ∸ у, как мы показали, рекурсивна. Но смысл этого предиката выражается в обычном языке утверждением x <= у.

Далее, можно показать рекурсивность предиката строгого неравенства, так как для его выражения в формальной системе арифметики нужно использовать теперь только функцию взятия следующего числа («прибавление единицы»).

Несколько раньше введения рекурсивных функций Гёдель осуществляет важную процедуру, которая впоследствии была названа гёделевской нумерацией, или гёделизацией. Это — процедура нумерации всех символов, встречающихся в формальном арифметическом исчислении.

Сначала нумеруются знаки логических операций, вспомогательные символы и другие исходные знаки: символ 0 получает номер 1; символ f — номер 3; символ ~ — номер 5; символ V — номер 7; символ Ɐ — номер 9; символ ), то есть левая скобка, — номер 11; символ ), то есть правая скобка, — номер 13. Таким образом, для нумерации исходных знаков используются нечетные числа от 1 до 13. Символы импликации, конъюнкции и эквиваленции и квантор существования в исчислении Гёделя не фигурируют; эти логические операции могут быть выражены через отрицание, дизъюнкцию и квантор общности.

Далее нумеруются переменные x1, у1, z1,..., вместо которых в арифметические формулы подставляются числа. Для этого используются простые числа, начиная с 17. Аналогичным способом нумеруются предикатные переменные x2, y2, z2,... (переменные, на места которых в формулах подставляются знаки свойств и отношений), только для нумерации используются квадраты простых чисел, начиная с 17 (символ х2 получает номер 172, символа y2— номер 192 и т. д.).

Затем следует нумерация последовательностей символов (частным случаем которых являются формулы). Здесь правило присвоения номеров таково: если имеется последовательность из k символов, имеющих номера соответственно n1, n2, ... nk, то номер этой последовательности имеет вид: 2n1 * Зn2 * 5n3- ... pknk, где pk — k-тое простое число, начиная с двух. Покажем наглядно, как «работает» в этом случае гёделизация. Пусть дана формула Vх1(х2(х1)) (она читается: «Для всякого натурального числа x1 выполняется свойство х2). Найдем ее гёделев номер. Выпишем по порядку гёделевы номера входящих в формулу символов: 9, 17,11,289,11,17,13,13. Номер N рассматриваемой формулы таков:

N=29 • З17 • 511 • 7289• 1111• 1317 • 1718 • 1913.

Наконец, нумеруются последовательности формул. Если дана последовательность из 5 формул с номерами m1, m2, m3..., ms, то номер последовательности определяется как 2m1 • 3m2 • 5m3 • ... • psms, где ps — 5-тое простое число.

Используя рекурсивные функции, Гёдель показывает, что с помощью проведенной нумерации все «метаарифметические» высказывания, то есть высказывания об арифметических объектах, можно представить как соотношения между числами (гёделевыми номерами). Скажем, утверждение «Данная комбинация символов есть формула» выражается некоторым арифметическим предикатом от гёделева номера этой комбинации n, то есть записывается в виде некоторой арифметической формулы q2n.

Аналогично, утверждение «Данная последовательность формул является доказательством» предстает в виде арифметического предиката от номера этой последовательности. Показывается, что арифметизируются и высказывания вида: «Данная формула есть результат подстановки в такую-то формулу вместо такой-то переменной такой-то формулы», «Данная формула доказуема» (то есть существует последовательность формул, являющаяся доказательством, которая кончается на данной формуле) и т. д. Проведя такую работу, Гёдель показал фактически, что исчисление можно значительно «ужать», эаменив символы, формулы и доказательства некими представляющими их числами, а утверждения о формулах можно превратить в арифметические формулы.

Решающий момент в построении Гёделя наступает тогда, когда он предъявляет формулу, которая представляет в его системе кодировки метавыоказывание о собственной недосказуемости. В этом случае возникает следующая ситуация. Предположим, что формула, говорящая «Я недоказуема», доказуема. Тогда, если логико-арифметическая система непротиворечива — и, значит, все доказуемые в ней формулы (тождественно)истинны[3], данная формула не может быть доказуемой; в самом деле, если бы она была доказуемо и, то заключенное в ней утверждение «Я недоказуема» следует считать истинным, то есть признать формулу недоказуемой[4]. Но данная формула не только недоказуема, но и неопровержима, то есть недоказуемо ее отрицание. Таким образом, формулу, имеющую смысл «Я недоказуема», в системе «типа РМ» нельзя ни доказать, ни опровергнуть —это неразрешимая формула.

Существование же в формальной системе неразрешимой формулы — и к тому же содержательно истинной, так как ее смысл «Я недоказуема» соответствует ситуации в данной системе, означает неполноту системы. Заметим, наконец, что формула с таким смыслом на деле является схемой формул вида «Я формула Ф;, недоказуема», — так что в системе оказывается бесконечное множество неразрешимых высказываний, получаемых различным выбором значений Ф5.

Итак, если формальная арифметика («типа РМ») непротиворечива, то она неполна. А что если она противоречива? Тогда ее теоремы теряют всякую ценность, поскольку в этом случае доказывается, что можно доказать любую наперед заданную теорему —для этого достаточно даже одного-единственного противоречия между доказанной формулой и доказанным ее отрицанием. В этом случае, конечно, гёделева формула, говорящая «Я недоказуема», будет доказуема, но будет доказуемо и ее отрицание. Математики всей душой надеются, что арифметика непротиворечива. Но нельзя ли эту надежду превратить в твердую уверенность и доказать непротиворечивость формальной арифметики?

Исследование Гёделя привело к следующему результату. С помощью своего метода кодировки Геделю удалось доказать в логико-арифметическом исчислении формулу, метаматематический смысл которой таков: «Если формальная арифметика непротиворечива, то формула, говорящая «Я недоказуема», доказуема» (обозначим эту формулу через (*)). Предположим теперь, что мы сумели в рассматриваемом исчислении доказать формулу, утверждающую непротиворечивость формальной арифметики. Тогда, в силу доказанной Гёделем формулы (»), по модесу поненсу следует заключение, что формула, говорящая «Я недоказуема», доказуема. Но это противоречит предыдущей теореме (называемой теоремой о неполноте, или первой теоремой Гёделя). Поэтому получается, что формулу, говорящую о непротиворечивости формальной арифметики, доказать в этой последней нельзя, если только сама формальная арифметика не противоречива. Если же она противоречива, то в ней, как мы отметили выше, доказуема любая формула, в том числе и формула, которую можно считать выражающей наличие у данной формальной системы свойства «быть непротиворечивой».

Методологическое заключение из этой теоремы (называемой второй теоремой Гёделя) таково: если формальная арифметика непротиворечива, то ее непротиворечивость нельзя доказать средствами, формализуемыми в ней самой, то есть теми финитными средствами, которыми Гильберт хотел ограничить метаматематические исследования.

Мы все время говорим о формальной арифметике, но результаты Гёделя относятся к любому формальному исчислению, достаточно богатому, чтобы содержать в себе арифметику, то есть к исчислению, «начиная с арифметики». Исчисление высказываний беднее арифметики, поэтому на него теорема Гёделя не распространяется — и, как мы знаем, легко доказать его непротиворечивость (оно также полно). Таким образом, работы Гёделя были первыми строгими исследованиями возможностей дедуктивного метода познания. И эти исследования привели к результатам, которые никак не могла предвидеть наука «догелевского» периода.

'Открытия Гёделя вызвали множество толкований. Общим их мотивом — полностью убедительным —- является заключение об определенной внутренней ограниченности регулярных процедур дедуктивного и вычислительного характера, о невозможности представления процесса расширения знания (начиная с математики) и в виде завершенной формальной системы. Как отметил П. С. Новиков, «понятия и принципы всей математики не могут быть полностью выражены никакой формальной системой, как бы мощна она ни была»[6]. Но это так же мало означает дискредитацию метода построения формальных систем, как открытие предельности скорости света — дезавуацию физической теории пространства и времени. Из «ограничительных» результатов математической логики — эти результаты не исчерпывались открытиями Гёделя, о которых шла речь, а получили дальнейшее продолжение в большой серии теорем, касающихся неразрешимости и неполноты формальных теорий, тем более не следует заключение о превосходстве интуиции над разумом.

Гносеологические выводы из теоремы Гёделя нужно делать с большой осторожностью. То, на что наталкивает нас в философском плане эта теорема, высказано Э. Нагелем и Дж. Ньюменом в следующей форме: «Заключения, к которым пришел Гёдель, порождают, естественно, вопрос, можно ли построить вычислительную машину, сравнимую по своим «творческим» математическим возможностям с человеческим мозгом. Современные вычислительные машины обладают некоторым точно фиксированным запасом команд, которые умеют выполнять их элементы и блоки; команды соответствуют фиксированным правилам вывода некоторой формализованной аксиоматической процедуры. Таким образом, машина решает задачу, шаг за шагом выполняя одну из «встроенных» в нее заранее команд. Однако, как видно из гёделевской теоремы о неполноте, уже в элементарной арифметике натуральных чисел возникает бесчисленное множество проблем, выходящих за пределы возможностей любой конкретной аксиоматической системы, а значит, и недоступных для таких машин, сколь бы остроумными и сложными ни были их конструкции и с какой бы громадной скоростью ни проделывали они свои операции. Для каждой конкретной задачи в принципе можно построить машину, которой эта задача была бы под силу, но нельзя создать машину, пригодную для решения любой задачи. Правда, и возможности человеческого мозга могут оказаться ограниченными, так что и человек тогда сможет решить не любую задачу. Но даже если это так, структурные и функциональные возможности человеческого мозга пока еще намного больше по сравнению с возможностями самых изощренных из мыслимых пока машин... Единственный непреложный вывод, который мы можем сделать из гёделевской теоремы о неполноте, состоит в том, что природа и возможности человеческого разума неизмеримо тоньше и богаче любой из известных пока машин»[7].

Действительно, электронная вычислительная машина есть универсальный инструмент вычисления, о чем пойдет речь ниже. Конечно, в самой схеме ЭВМ вовсе не заложен аксиоматически-дедуктивный метод получения теорем. Но машину в принципе всегда можно «научить» выводить теоремы с помощью заданных правил вывода из заданных аксиом (правда, соответствующие программы могут оказаться очень сложными). В результате машина «овладевает» дедуктивным методом доказательства теорем и, естественно, оказывается подвластной ограничениям, которые налагают на этот процесс положения Гёделя. Но эти же самые ограничения распространяются ина человека, если он работает строго по дедуктивному методу[8].

Впрочем, ограничения, вытекающие из результатов Гёделя, относятся не к дедуктивному методу вообще, а к таким дедуктивным системам, которые содержат теорию натуральных чисел и в которых доказательства представляют собой эффективно распознаваемые (за конечное число шагов) объекты. Но как показало последующее развитие математической логики, проблему непротиворечивости и другие проблемы, касающиеся формальных систем, можно исследовать методами, выходящими за пределы подобного финитизма, но представляющимися достаточно надежными. На этом пути становится возможным, например, доказательство непротиворечивости классической формальной арифметики[9].

Результаты Гёделя, во всяком случае, раскрывают важную особенность определенного аппарата, служащего знанию с большой эффективностью, поэтому часто принимавшегося за аппарат абсолютный и окончательный, аппарата формальной выводимости. Лишая аксиоматически-дедуктивный метод (коль скоро он пользуется лишь средствами строго финитного характера) статуса абсолютного, они разрушают его гипнотическое влияние на математиков и логиков и заставляют их не отождествлять более этот метод с дедуктивным методом вообще, искать новые способы построений, ведущих к познанию истины. В этом заряде антидогматизма заключена большая философ. екая ценность теоремы о неполноте. Она заставляет размышлять над тем, что такое знаковое моделирование реальности, что такое строгая теория и сколь разнообразными могут быть ее разновидности»

7. ЧТО ТАКОЕ «МОЖНО ВЫЧИСЛИТЬ»?

Блестящее исследование Гёделя оказалось возможным благодаря тому, что математический материал, относящийся к логике и теория вывода, достиг уже «критической массы». В логике и основаниях математики образовался солидный багаж конкретных достижений. Стала известной специалистам концепция формализованной арифметики Фреге. Была сформулирована формальная аксиоматическая система теории множеств Цермело—Франкеля. Вышли в свет Principia Mathematica. В свете успехов алгебры новую оценку получили работы Буля. Манифесты Брауэра привели к углубленному анализу классической логики и впервые в истории поставили вопрос о ее пересмотре. Наконец, была провозглашена программа Гильберта, которая хотя и оказалась невыполнимой в центральном пункте, придала исследованиям новый дух и поставила перед ними новые задачи.

Когда лед тронулся, процесс развивался уже лавинным образом. Тридцатые годы можно назвать «золотым десятилетием» математической логики; именно в этот период логика из падчерицы математики превратилась в ее органическую и важную часть. Но блестящий фейерверк работ этого периода не сопровождался фанфарами; дело делалось тихо и незаметно. Известность статей К. Гёделя. А. Чёрча, Ж. Эрбрана, С. К. Клини, А. М. Тьюринга, А. Тарского, Я. Лукасевича и других логиков тридцатых годов не выходила за рамки довольно узкого круга профессионалов. Перечисленные ученые принадлежали уже к новому поколению; большинство из них живы и сегодня. Являясь, по существу, пионерами нового взгляда на дедуктивные средства познания, они во время полемики Брауэра и Гильберта чувствовали себя юнцами, взирающими на спорящих титанов. Вряд ли они в то время думали, что их работы, посвященные специальным темам, окажут не меньшее влияние на методологию современного математического естествознания, чем многие знаменитые публикации признанных математических лидеров.

«Золотое десятилетие» заслуживает отдельной книги. Наше изложение не предусматривает подробного разбора этого периода; мы ограничимся лишь общим описанием тех результатов, которые непосредственно касаются становления кибернетики.

«Развитие математики в направлении все увеличивающейся строгости», о котором писал Гёдель, а еще более — критика математического платонизма привели к постановке до тех пор не стоявших вопросов: что такое конструктивный математический объект, то есть объект математического построения? Какие доказательства, выводы, числа, функции, формулы можно считать осуществимыми, вычислимыми?

Разберемся в сущности этой проблемы. Возьмем, например, число 264. Несмотря на то, что оно очень велико, его можно фактически записать в обычной десятеричной системе счисления. Число же 4444 таким образом записать уже нельзя — не хватит ни бумаги, ни типографской краски во всем мире. Но вряд ли есть смысл исключать из математики такие числа. Как и всякая теоретическая наука, математика нуждается в отвлечении от реальных условий, в использовании идеализации. В частности, в математических суждениях и выкладках полезно допускать, что в распоряжении рассуждающего всегда имеется достаточно большое количество бумаги и чернил или что доска, на которой пишутся формулы, достаточно велика. Полезно также предполагать, что имеется достаточно много времени для производства расчетов. При этих вполне разумных допущениях[1] число 4444существует как бы фактически, являясь построяемым — конструктивным — объектом, хотя никто и никогда не выпишет его на бумаге. Конструктивность объекта в таком понимании сводится к тезису о его потенциальной осуществимости: объект, считающийся конструктивным, мог бы быть фактически получен (выписан), если бы мы располагали необходимым для этого временем (которое может быть необозримо большим, но в любом случае конечным), пространством (на размеры которого также не накладывается каких-либо ограничений) и материалами (масса которых может превосходить массу известной нам части Вселенной).

Для построения конструктивного объекта требуется осуществить всегда конечное число тех или иных актов поведения—действий, операций. Какой характер могут носить эти акты поведения? Они могут быть реальными действиями, совершаемыми над знаками как материальными образованиями, но могут быть действиями умственными — представлениями о реальных действиях. Далее, чтобы избежать опасности (которая после обнаружения парадоксов теории множеств стала очевидной) допущения в отдельных фазах построения объекта чреватых ошибками интуитивных обобщений, требуется, чтобы эти действия имели простой, элементарный характер. Различный выбор элементарных действий — шагов процесса, приводящего к построению конструктивного объекта, определяет разные подходы к уточнению идеи вычислимости. Мы рассмотрим три таких подхода. Первый подход — рекурсивный.

Определение рекурсивной функции содержалось уже в знаменитой статье Гёделя. Позже Гёдель, а также Ж. Эрбран, развили это понятие. Но особое звучание рекурсивным функциям придал американский логик и математик Алонзо Чёрч (род. в 1903 г.).

Дадим более аккуратное, чем в предшествующей главе, определение рекурсивной функции. Оно состоит из четырех пунктов. Всюду впредь в качестве аргументов и значений функций фигурируют лишь натуральные числа 0, 1, 2, ... (такие функции называют теоретико-числовыми, или арифметическими).

Введем следующие способы (операторы) построения из арифметических функций новых арифметических функций. Эти способы предполагаются применяемыми как ко всюду определенным, так и к не всюду определенным (частичным) функциям.

I. Подстановка. Из функции получается новая функция, если вместо всех ее аргументов подставить функции[2].

II. Примитивная рекурсия[3]. Она заключается в получении (n + 1)-местной функции f из данных n-местной функции g и (n + 2)-местной функции h по схеме:

f(х1, х2,... хn, 0) = g(x1, х2,..., xn),

f(x1, х2,..., хn, m') = h(х1, х2,..., хn, m, f(х1, х2, ..., хn, m)).

Здесь n = 1,2, ...; для случая, когда аргументы х1, х2, ...,Хn (называемые параметрами рекурсии) отсутствуют, отдельно устанавливается f(0) =r (где r — фиксированное целое неотрицательное число), f(m') = h(m, f(m)). Здесь m'—число, непосредственно следующее за числом m в натуральном раду.

III. Мю-операция (или (μ-оператор). Пусть дана (n + 1)-местная функция (функция от n + 1 аргумента) g; по ней (μ-оператор строит n-местную функцию f следующим образом.

Для любого набора чисел х1, х2, ..., Хn f(х1, x2,... хn) равно наименьшему целому неотрицательному числу а, удовлетворяющему условию g (х1 ..., xn, а) = 0. Это число обозначается через рy(g (х1, ..., хn, у) = 0), откуда и название операции.

Если такого числа для набора чисел x1, х2, ..., хn не существует, то функция f на этом наборе не определена.

Будем считать теперь, что следующие всюду определенные функции, называемые исходными, рекурсивны.

(а) Многоместные функции (от n аргументов, n = 0, 1,2....) Nn, тождественно-равные нулю, то есть функции, для которых верно:

Nn (х1, х2, ..., Хn) = 0 при любых значениях аргументов.

(б) Одноместная функция S «следования за», то есть функция, для которой выполняется равенство S(х) = х' где штрих означает взятие числа, непосредственно следующего за x в натуральном ряду.

(в) n-местные проектирующие функции Ini, Для которых Ini{х1, .... xn) = xi ( i = 1, 2, ..., n; n = 1, 2, 3, ...).

Функции, получающиеся из исходных конечным числом применений схем порождения I и II, называются примитивно рекурсивными; как очевидно, эти функции являются всюду определенными. К примитивно рекурсивным относятся не все, а только часть арифметических функций (правда, наиболее часто встречающееся такого рода функции примитивно рекурсивны). Если разрешить применять схему порождения III, то функции, которые будут таким образом возникать, называются частично рекурсивными. Хотя частично рекурсивные функции — как и примитивно рекурсивные — в конечной счете получаются из исходных (примитивно рекурсивных) функций (а), (б), (в), они в общем случае не всюду определены; это вызывается спецификой (μ-оператора, который из всюду определенной может породить частичную (и даже нигде не определенную) функцию. Если частично рекурсивная функция от n аргументов является всюду определенной (то есть если она определена для любого набора из n натуральных чисел), она называется общерекурсивной функцией. Таким образом, каждая примитивно рекурсивная функция является общерекурсивной, а каждая общерекурсивная — частично рекурсивной. Однако существуют частично рекурсивные функции, не являющиеся общерекурсивными, и общерекурсивные, не являющиеся примитивно рекурсивными.

Итак, математическая часть нами изложена; перейдем к методологическому аспекту разговора. Рассмотрим характер тех действий, которые производятся при вычислении значений рекурсивных функций.

Если исходная функция принадлежит к типу (а), то для любого набора значений ее аргументов ее значением является нуль. Эта функция «аннулирует» любой набор. Операция очень проста, она не требует особой фантазии или интуиции.

Работа с исходной функцией (б) сводится к написанию вместо данного числа такого числа, которое непосредственно следует за ним в натуральном ряду. Такая операция необходима для математики —это некий ее «голодный минимум». Она необходима также для любого конструктивного процесса, независимо от области, в которой он осуществляется. Брауэр, как мы знаем, считал процесс порождения следующего натурального числа изначальным актом, на котором зиждется вся деятельность интеллекта математика. Оставляя в стороне философскую сторону взглядов Брауэра, следует согласиться с тем, что операция «взятие следующего» обладает определенной «первичностью» — не ясно, к чему более простому можно было бы ее редуцировать.

Смысл проектирующих функций тоже очень прост: каждая из них отыскивает i-тый по порядку аргумент и объявляет его значением функции. Вычисление значений такой Функции выполняется с помощью обыкновенного счета: если дан определенный набор значений аргументов некоторой функции типа (в), то считывается нижний индекс i в ее обозначении и в упомянутом наборе отыскивается (с помощью счета) i-тое число; это число и оказывается значением функции.

Что же представляют собой акции, позволяющие строить из одних рекурсивных функций другие, вообще говоря, более сложные рекурсивные функции?

Подстановка есть не что иное, как вычисление, разбитое на два этапа: сначала вычисляются значения всех «внутренних» функций, а потом — значение «внешней» функции при аргументах, равных полученным на предыдущем этапе числам. Это — акт суперпозиции, последовательного выполнения однотипных операций. Например, суперпозиция функций I3i и S (где S — внешняя функция) порождает функцию от трех аргументов: f(х1, х2, х3) = S (I3i (х1, х2, х3)); суперпозиция функций S, I11, N1 и I31 (внешняя функция) порождает одноместную функцию q(х) = I31 (S(х), I11(х), N1(х)) и т. д. Самый придирчивый критик не заподозрит в подобных процедурах присутствия чего-либо неясного.

Вычисление по схеме примитивной рекурсии тоже не вызывает недоверия с точки зрения своей четкости и общепонятности. Это мы уже видели на примерах вычисления значения функции «усеченное вычитание», определенной рекурсивно (см. с. 127)[4]. Собственно говоря, мы очень часто пользуемся методом построения какой-то последовательности, формируя каждый ее член по предыдущим членам. В данной схеме следует обратить внимание на то, что вычисление каждого последующего значения нуждается в знании только одного, непосредственно предыдущего, значения. Это, конечно, простейший вариант подобного типа вычислений. Но тем не менее при вычислении по схеме рекурсии значения некоторой функции для какого-то значения ее аргумента (например, для числа 137) приходится на промежуточных фазах вычисления находить значения функции для всех предыдущих значений аргумента: 0, 1, 2, ..., 136, хотя каждый раз все значения, кроме самого последнего, мы можем забывать, стирать с доски и т. д.

Акция, соответствующая четвертому пункту (мю-операция), иначе называется операцией взятия наименьшего числа. Ее включили в определение рекурсивных функций, так сказать, неохотно, под давлением суровой необходимости (в первоначальном определении у Гёделя мю-операции не было), поскольку без нее, как выяснилось, не могут быть получены некоторые функции, играющие в математике важную роль. Как мы отметили выше, функции, в которых участвуют только подстановка и рекурсия, называют примитивно рекурсивными, особо выделяя тем самым мю-операцию. Каков же познавательный статус этой операции? Чем существенным отличается она от подстановки и рекурсии?

Посмотрим сначала, как конкретно функционирует мю-операция. Пусть надо задать способ нахождения наименьшего числа у, для которого выполняется некое условие g°(x1, x2, y) = 0, имеющее вид 100 ∸ х1•хy2 = 0 (напомним, что это равенство равносильно неравенству х1 • хy2 >> 100). Это означает, что над функцией g° (х1, х2, у) надо произвести мю-операцию — определить функцию f° (х1,x2) = μy(g° (x1, x2, y) = 0) = μy(100 ∸ x1 • хy2 = 0).

Сделать это нетрудно, так как функция g° задана, и мы для каждого набора значений ее аргументов х1, х2 можем установить (путем перебора, начинающегося с нуля) то наименьшее значение ее аргумента у, при котором g°(х1, х2, у) = 0. В самом деле, пусть значения аргументов х1, и x2 например, таковы: х1 = 3, х2 = 2. Тогда для вычисления f° (3,2,) надо поступить следующим образом.

1. Положим y = 0; вычислим g°(3, 2, 0). Получим:

100 ∸ 3 • 2° = 100 ∸ 3 • 1 = 100 ∸ 3 = 97. Условие не выполнено, поэтому сделаем следующий шаг, перейдем к значению y = 1.

2. Положим y = 1; вычислим g°(3, 2, 1). Получим:

100 ∸ 3 • 21 = 100 ∸ 3 • 2 = 100 ∸ 6 = 94. Требуемое условие не выполнено, так что возьмем следующее значение у.

3. Положим y = 2; вычислим g° (3, 2, 2). Получим:

100 - 3 • 22 = 100 ∸ 3 • 4 = 100 ∸ 12 = 88. Условие не выполнено. Перейдем к следующему значению у,

4. Положим y = 3; вычислим g° (3, 2, 3). Получим:

100 ∸ 3 • 23 = 100 ∸ 3 • 8 = 100 ∸ 24 = 76. Требуемое условие не выполнено; берем следующее значение у.

5. Положим y = 4; вычислим g° (3, 2, 4). Получим:

100 ∸ 3 • 24 = 100 - 3 • 16 = 100 - 48 = 52. Требуемое условие не выполнено; сделаем еще один шаг.

6. Положим y = 5; вычислим g° (3, 2, 5). Получим:

100 ∸ 3 • 25 = 100 ∸ 3 • 32 = 100 ∸ 96 = 4. Требуемое условие не выполнено, и мы возьмем на единицу большее значение у.

7. Положим у = 6; вычислим g° (3, 2, 6). Получим:

100 ∸ 3 • 26 = 100 ∸ 3 • 64 = 100 ∸ 192 = 0. Условие на этот раз выполнено, поэтому в качестве значения функции f° берется число 6—мы пишем: f° (3, 2) = μy(g° (3, 2, 6) = 0) = 6.

Таким же образом, конечно, можно вычислить значение функции f° для любых значений двух ее аргументов.

Продемонстрированная нами серия однообразных действий показывает те «микроакции», из которых складывается мю-операция. Главная особенность вычислительного процесса данного типа состоит в том, что в качестве его кирпича фигурирует условный оператор, очень важный в кибернетике.

Условным операторам называется такое предписание, которое определяет действие не единственным образом, а предусматривает два его варианта: первый осуществляется в случае, когда условие, входящее в состав оператора, выполнено, а второй реализуется в противном случае, если условие не выполнено. Условие, конечно, должно быть таково, чтобы проверка его выполнения носила конструктивный — осуществимый по ясным правилам в течение конечного времени — характер. Можно еще сказать, что условный оператор образует «точку ветвления» процесса вычисления, зависящего от выполнения или невыполнения некоторого конструктивно проверяемого условия.

Наличие условного оператора вносит элемент своего рода неопределенности (осуществляя вычислительный процесс по схеме, содержащей такой оператор, мы не знаем заранее, на каком шаге будет выполнено заключенное в нем условие и будет ли выполнено вообще), не принятый в классической теории функций прием отыскания значений с помощью «проб и ошибок», прямым перебором натурального ряда. Однако этот элемент вполне естествен, если смотреть на математику как на результат человеческого творчества, как на процесс созидания знаковых моделей.

Перебор значений натурального аргумента с проверкой на каждом этапе простого условия не вызывает опасений в отношении своей ненадежности; во всяком случае он более надежей, чем такие процессы, санкционированные классическим анализом, как, скажем, переход к пределу или оперирование с действительными числами, большинство из которых остаются не выразимыми ни в какой символике. Каждый отдельный шаг в мю-операции общепонятен, элементарен и целиком и одновременно обозрим; акты же ветвления процессов в зависимости от выполнения условий пронизывают всю природу и человеческое поведение и всем хорошо знакомы.

Изложенные соображения и привели к мысли, что для обеспечения гарантированной работы математики без возникновения парадоксов (типа расселовского или других, не открытых еще, антиномий) следует считать осуществимыми (хотя, в общем случае, только потенциально) лишь те вычислительные процессы, которые реализуются рекурсивными функциями. Но не будет ли такое ограничение обеднять математику, лишать ее ценных вычислительных средств, которые не могут быть сведены к «композицию рекурсивных функций?

По мере углубления в проблему выяснялось, что все «обиходные» функции, принятые в анализе, выражаются через рекурсивные функции, так что в этом плане обеднения не происходит. Учитывая этот факт, А. Чёрч в 1936 году выдвинул гипотезу, получившую название тезиса Чёрча, которая может быть сформулирована следующим образом: вычислимы те, и только те, математические объекты, которые могут быть получены с помощью общерекурсивиых функций. Другими словами, Чёрч предположил, что общерекурсивных функций достаточно для реализации любой строгой и однозначно определяемой вычислительной процедуры.

В том же 1936 году С. К. Клини ввел понятие частично рекурсивной функции, с которым естественно связывается аналогичная гипотеза относительно частично рекурсивных функций (случаю, когда рекурсивная функция для некоторого набора аргументов не определена, здесь соответствует ситуация вычислительного процесса, продолжающегося неограниченно долго). Эту более общую гипотезу также нередко называют тезисом Чёрча[5].

Иногда шутят: в математике тезисы хороши тем, что их не не нужно доказывать. Действительно, тезис Чёрча (как и два других тезиса, о которых речь пойдет ниже) недоказуем математически. Об этом очень ясно сказал Ласло Кальмар[6]. «В своем знаменитом исследовании неразрешимых арифметических проблем Чёрч[7] использовал рабочую гипотезу о тождественности понятия эффективно вычислимой функции понятию общерекурсивной функции... Эта рабочая гипотеза известна под названием тезиса Чёрча. Она имеет несколько эквивалентных форм... В настоящей статье я не буду опровергать тезис Чёрча. Этот тезис не есть математическая теорема, которая может быть доказана или опровергнута в строго математическом смысле, поскольку он устанавливает тождество двух понятий, из которых только одно определено математически, в то время как другое употребляется математиками без точного определения. Конечно, тезис Чёрча можно замаскировать под определение: мы называем арифметическую функцию эффективно вычислимой тогда, и только тогда, когда она является общерекурсивной; однако в этом случае появляется опасность, что в будущем кто-нибудь построит функцию, которая, с одной стороны, не будет эффективно вычислимой в установленном таким образом смысле, а с другой стороны, ее значения будут очевидно эффективно вычислимыми для любых заданных аргументов.

Точно так же, если установить по определению, что проблема, содержащая параметр, пробегающий натуральные числа, разрешима тогда, и только тогда, когда ее характеристическая функция[8] общерекурсивна, возникает опасность, что кто-нибудь в будущем решит проблему, не разрешимую в смысле данного определения. Поэтому мне кажется более целесообразным смотреть на такие утверждения, как тезис Чёрча или отождествление разрешимых проблем с проблемами, обладающими общерекурсивными характеристическими функциями, не как на определения, а скорее как на суждения, правда, суждения не математические, а пред-математические. То обстоятельство, что более двух страниц статьи Чёрча наполнены аргументами в пользу убедительности его тезиса (и, следовательно, носят пред-математический характер), показывает, что его собственное мнение на этот счет не слишком отличается от моего».

Тем не менее за гипотезой Чёрча стоит весь громадный опыт математики как «вычислительной» науки, глубокое проникновение в природу математической истины. Значение гипотезы Чёрча с годами росло; в «век кибернетики» она стала много интереснее, чем казалась тридцать лет назад, когда ее смысл трудно было, наверно, даже объяснить математикам, не специализирующимся в области логики.

В приведенной выше цитате Л. Кальмар упоминает об эквивалентных формах гипотезы Чёрча. Он имеет в виду прежде всего следующие два тезиса, равносильных, как было строго доказано, тезису Чёрча: тезис Тьюринга и тезис Маркова. Эти «переформулировки» чёрчевской гипотезы заслуживают большого внимания как с философской, так и с кибернетической точки зрения.

Чёрч, Тьюринг и Марков подходят к проблеме с разных сторон, кладут в основу своих построений разные «пред-математические» соображения, причем эти соображения, как мы увидим, все более удаляются от представлений классической математической интуиции. И тот факт, что их теории оказались охватывающими в некотором смысле один и тот же круг процессов, явился серьезным подтверждением (хотя и не доказательством) каждого из тезисов: трудно допустить, что ложные построения, основанные на совершенно разных посылках, окажутся в точности совпадающими, в то время как если предположить, что они истинны, такое совпадение объясняется очень просто: истина едина.

Но не только в такой взаимной «подстраховке» состоит значение «множественности» тезисов вычислимости. Если спуститься с небес на землю и говорить не о вычислимости «в принципе», а о конкретной вычислимости, осуществимой не потенциально, а реальным образом, то три аппарата уже окажутся далеко не эквивалентными — каждый из них имеет свои технические особенности, и то, что легко поддается одному аппарату, представляет собой большую сложность для другого. Поэтому для кибернетики, остро интересующейся вычислимостью в реальное время и с реальными ограничениями, наложенными на объем памяти, развитие разных теорий вычислимости представляет большую ценность.

В том же году (1936), когда Чёрч выдвинул свой тезис о рекурсивных функциях, английский математик и логик Алан Тьюринг (1912—1954) в поисках элементарных действий, к которым можно свести всякую процедуру вычисления, решил стать на путь ее «механизации». Он исходил из представления, что механические операции являются наиболее простыми и надежными. Однако Тьюринг был далек от стремления изготовить какой-то механизм из железа или других материалов; его интересовала теоретическая сторона дела. Ему важно было убедиться в принципиальной осуществимости такой машины, которая в состоянии проделать любую вычислительную процедуру[9].

Основное свойство машины Тьюринга — то, что она имеет конечное число «внутренних состояний». Механизмов, обладающих конечным набором состояний, великое множество: это, скажем, выключатель, каретка пишущей машинки, кнопочная система радиоприемника, дверной замок, рычаг коробки передач автомобиля, стрелка электрических часов и т. д. Правда, у всех перечисленных сейчас физических объектов между основными состояниями, число которых конечно, имеются некоторые промежуточные состояния (например, когда стрелка электрочасов «прыгает»), но они осуществляются лишь в переходном режиме на очень короткое время и не играют роли в функционировании механизма. Надо тут же добавить, что, наверное, столь же великое множество приборов и механизмов обладает, в принципе, не дискретным, а непрерывным набором состояний (скажем, логарифмическая линейка). Машина Тьюринга есть аналог механизмов первого класса.

Предполагается, что машина Тьюринга реагирует на знаки из некоторого набора знаков — внешнего алфавита, наносимые в ячейках некоторой (бумажной или иной) ленты; в каждой ячейке может быть нанесен только один знак;

если знак в ячейке отсутствует, считается, что в ней нанесен пустой знак (ячейка с таким знаком называется пустот машина не реагирует ни на какие другие знаки (предпо. латается, что ей никто и не «показывает» других знаков, чтобы не ставить ее в затруднительное положение).

Это предположение тоже естественно. Почтовый автомат который в наши дни расшифровывает написанный по определенному стандарту индекс отделения связи, служит примером того, как несложный механизм может выполнять про. цедуру «опознавания» простых начертаний.

Набор действий, доступных машине Тьюринга, весьма ограничен. Она может выполнить следующие операции:

(1) перейти в другое внутреннее состояние (или остаться в прежнем состоянии);

(2) стереть знак, напечатанный в обозреваемой ею ячейке ленты, напечатать вместо него другой или оставить знак без изменения;

(3) передвинуть бумажную ленту на стандартное расстояние (скажем, на 1 см), соответствующее размеру ячейки, в левую или в правую сторону;

(4) остановиться (например, отключиться от сети, если она электрическая); остановку машины можно понимать как ее переход в особое — заключительное — состояние.

Больше ничего машина Тьюринга делать не способна.

Перед началом работы машины Тьюринга на ее ленту каким-либо образом наносятся знаки из внешнего алфавита; образующиеся в результате этого конфигурации знаков следует рассматривать как исходную информацию, подлежащую переработке данной машиной. Машина обладает активным органом: считывающе-записывающей головкой, которая перед началом работы устанавливается ровно против одной из ячеек ленты. Про эту ячейку тогда говорят, что она обозревается машиной. Работа машины — изменение ею конфигурации знаков на ленте, обозревание все новых и новых (в общем случае) ячеек и переход из одного состояния в другое — происходит в дискретном времени: по тактам. На каждом из них ее поведение определяется двумя факторами — знаком, воспринимаемым на обозреваемой ячейке, и внутренним состоянием машины. Само же поведение складывается из двух действий; одно из них соответствует пункту (2) или (3), другое — пункту (1) или (4). Если, действуя в соответствии с пунктом (3), машина сдвинет ленту до самого ее конца, то считается, что она включает некое устройство подклейки нового куска ленты. Таким образом, лента машины мыслится потенциально бесконечной в обе стороны, в чем состоит существенная связанная с этой машиной идеализацией, именно поэтому машину Тьюринга называют абстрактной машиной.

В том, что каждое действие машины строго однозначно определяется ее внутренним состоянием и тем знаком, который она обозревает, состоит жесткая детерминистичность ее поведения. Однако эта детерминистичность, так сказать, минимальна: только два фактора влияют на ее поведение да каждом такте работы — текущее внутреннее состояние и воспринимаемый знак на ленте — и оно не зависит от истории машины: от ее прошлых состояний. Иными словами, машина Тьюринга ничего не помнит. В этом отношении ее поведение является воплощением «механичности», «слепого автоматизма».

Представим себе, что на ячейках ленты нанесено какое-то (конечное) число непустых знаков, машина приведена в некоторое исходное внутреннее состояние и нацелена на самый левый непустой знак ленты. Проследим, как может развиваться работа машины. Распознав показанный ей знак, машина произведет элементарное действие, которое определяется этим знаком и ее внутренним состоянием. Возможно, этим действием будет остановка машины. Тогда конфигурация, начертанная на ленте, останется без изменений. Возможно, что она сотрет знак и напишет на этом месте другой знак. Возможно, что при этом она перейдет еще и в новое внутреннее состояние. Тогда на следующей фазе работы она будет обозревать (старый или новый) знак уже в новом состоянии и, следовательно, в общем случае выполнит другое действие. Машина, наконец, может остановиться; если это произойдет, то считается, что напечатанная на ленте конфигурация есть результат переработки машиной первоначальной конфигурации. Но машина может и не остановиться, а работать неограниченно долго. В этом случае считается, что процесс переработки исходной конфигурации не дает результата. Весь описанный сейчас процесс вполне механичен и на всех своих этапах элементарно прост, обозрим и ясен. Но насколько богаты возможности машины Тьюринга, сколь широкий круг преобразований могут выполнять подобные машины?

Ответ на этот вопрос дает тезис Тьюринга. Вот его возможная формулировка: «Вычислимым является тот, и только тот, объект, который может быть получен с помощью некоторой машины Тьюринга».

На этот раз объектами — и теми, которые задаются в качестве исходных, и теми, которые вычисляются, являются непосредственно уже не числа, а некоторые слова: конфигурации из стандартных символов, или знаков некоторого алфавита. Но что препятствует отождествлять числа с их знаковыми кодами — с их записью, например, в обычной системе счисления или со словами из вертикальных палочек? Такой подход тем более естествен, что речь идет о передаче вычислительных операций машине, которая «понимает» только знаки. Машина Тьюринга может перерабатывать слова, являющиеся кодами чисел, в частности, осуществлять операции, выполняемые рекурсивными функциями, принятыми за исходные, следовательно, может успешно работать в качестве «арифметической машины».

Раз мы не смотрим на машину Тьюринга как на конструкцию «в металле», мы должны описать схему ее работы таким способом, чтобы не возникало неоднозначностей в понимании и трудностей в ее анализе. Для этого надо задать программу тьюринговой машины, в которой будет указано, какие акты поведения соответствуют каждой возможной паре «обозреваемый знак — внутреннее состояние». Такая программа может строиться следующим образом. Поскольку внутренних состояний и типов знаков конечное число, мы можем выписать столбец всех пар «внутреннее состояние — знак». Число этих пар равно произведению числа внутренних состояний на число знаков алфавита, включая пустой знак. Против каждой из пар выпишем другую пару:

обозначение того механического действия, которое должна произвести машина, и того (нового) внутреннего состояния, в которое она должна перейти. Возникший таким образом список четверок и будет программой некоторой машины Тьюринга. Опираясь на него, можно имитировать работу машины для каждой конфигурации на ленте.

Пусть внешний алфавит состоит из пустого знака и вертикальной палочки |. В качестве «заменителя» пустого знака мы будем использовать знак X. Обозначим сдвиг ленты на одну ячейку влево (который можно трактовать и как сдвиг головки машины по ленте вправо) символом П; сдвиг ленты вправо (то есть движение головки по ленте влево) — символом Л; внутренние состояния обозначим через С1, С2, ..., Сk, причем С1 будет использоваться для исходного состояния, а Сk — для конечного, то есть такого, в котором машина оказывается после остановки (когда с ленты считывается результат ее работы). Условимся считать, что если машина не меняет символа, находящегося в обозреваемой ячейке, то она стирает его и затем записывает снова в той же ячейке (за один такт). Примем также, что в начале своей работы машина «нацелена» на самый левый знак, нанесенный на ее ленте. После этих соглашений можно приступить к рассмотрению конкретных машин Тьюринга.

1. Конфигурация на ленте представлена следующим расположением вертикальных палочек:

... X X X | | | | | ... | | | | | X X X ...


(сплошной массив из произвольного конечного числа палочек, справа и слева от которого неограниченно простираются пустые ячейки). Программа машины состоит из единственной четверки (команды программы):

С1 | | Сk

(четверки, до которых при переработке заданной конфигурации дело заведомо дойти не может, обычно не выписывают).

Вначале машина нацелена на самую левую палочку. Внутреннее состояние машины в начальный момент есть С1 поэтому данная четверка как раз и дает информацию о действии машины. Как видно из структуры четверки, машина должна стереть единицу и вновь ее восстановить, а затем перейти в состояние Сk, то есть остановиться. Понятно, что конфигурация, написанная на ленте, при этом не изменится; это верно для любого количества палочек. Это — пример «тождественной» машины Тьюринга.

2. Алфавит тот же, исходное слово то же. Программа машины представляет собой список из двух команд:

С1 Х Х Сk

С1 | Х С1

(и здесь — как и в дальнейших примерах — четверки, до использования которых дело не дойдет, опускаются). Как произойдет первый такт работы машины, указывает вторая команда, поскольку в ее левой части стоят как раз те параметры, которые характеризуют исходную ситуацию. Выполняя эту команду, машина сотрет палочку и сохранит прежнее внутреннее состояние С1. В следующем такте она воспримет пустую ячейку, оставит ее пустой и «отключится». Если отождествить слово из n палочек (n = 1, 2,...) с числом n, то становится ясным, что машина Тьюринга с такой программой осуществляет не что иное, как вычитание Единицы из любого числа, отличного от нуля. Если же предьявить ей пустую ленту, то машина выключится сразу.

3. Исходная конфигурация та же. Программа машины Тьюринга задается списком команд:

C1 Х Х Ck

C1 | X C2

С2 X П С1

Первый такт определится второй командой. Машина сотрет левую палочку и перейдет в новое состояние С2. Восприняв в этом состоянии пустую ячейку (в ней на предыдущем такте был стерт знак|), она сдвинет считывающе-записывающую головку по ленте вправо и вновь перейду в состояние С1. Такое стирание и передвижение вправо будет повторяться до тех пор, пока в состоянии С1 машина не увидит пустую ячейку (это случится, когда палочки будут исчерпаны). Тогда машина остановится. Если ленту, состоящую из одних пустых ячеек, отождествить с нулем, то можно считать, что машина с такой программой осуществляет ту же операцию, что и рекурсивная функция N1 (х), но только над положительными целыми числами: если на ленте помещен единственный массив из n палочек, то машина перерабатывает ленту с такой конфигурацией в пустую ленту.

4. Исходная конфигурация та же. Программа такова:

C1 X | Сk

C1 | Л С1.

Машина Тьюринга с этой программой, как нетрудно проверить, припишет к конфигурации слева еще одну палочку и остановится. Каждую конфигурацию, состоящую из единственного массива палочек, данная машина перерабатывает в конфигурацию, в которой на одну палочку больше. Можно считать, что она реализует арифметическую функцию «следования за» (S(х)).

5. Исходная конфигурация:

... X X X | | |...| | | X | | |...| | | X X X ...

(два массива палочек, разделенных одной пустой ячейкой;

число палочек в каждом массиве произвольно). Работа машины Тьюринга задается списком команд:

С1 | ПС2

С2 Х | С3

С2 | П С2

С3 Х Л С4

С3 | П С3

С4 Х Х Ck

C4 | X С4

Предоставляем читателю убедиться, что машина Тьюринга с данной программой производит сложение чисел /целых положительных), записывая на ленте результат в виде последовательно расположенных палочек в количестве, равном сумме двух заданных чисел (которые тоже были записаны в виде массивов палочек)[10].

Доказано, что машины Тьюринга в состоянии делать все, что могут делать с числами рекурсивные функции. Возникает вопрос: а не способны ли они делать большее? Ведь, во-первых, они могут работать с произвольным алфавитом, а не только с «числовым». Во-вторых, «механическая» процедура, реализуемая машиной Тьюринга, представляется на первый взгляд более универсальной, чем довольно однообразная математическая процедура, осуществляемая рекурсивным аппаратом. Нетрудно вообразить себе очень сложные машины Тьюринга — с громадным количеством внутренних состояний, работающие над богатым символами алфавитом. действие которых определяется весьма длинными программами. Такие машины могут имитировать поведение не только механических устройств типа «андроидов», столь популярных в XVIII веке, кибернетических игрушек и роботов[11], но и живых существ.

Действительно, машина Тьюринга значительно лучше приспособлена для моделирования «поведенческих» процессов, даже если речь идет не об игрушках, а о животных и людях. Каждый отлично знает по себе, что его реакция на что-то, предъявленное зрению или слуху, зависит не только от объекта, но и от внутреннего состояния, называемого в обычной жизни нашим настроением. Конечно, в этом случае не так просто провести классификацию состояний и отбросить все побочные факторы, которые могут, наряду с объектом, влиять на характер реакции. Но принципиальная возможность использования машины Тьюринга для исследования некоторых — пусть очень упрощенных и сильно идеализированных — поведенческих реакций очевидна.

В этой связи расскажем о кошке, чье поведение живо в памяти одного из авторов этих строк, хотя с того времени прошло уже около двадцати лет. Дело было на даче, при которой был участок, поросший соснами. Гуляя по участку кошка иногда набредала на сосну, вид которой очень располагал на нее забраться. Ни о чем не заботясь, она залезла на высоту двадцати метров, и через несколько минут окрестности оглашались душераздирающим мяуканием - кошка не могла слезть, пугалась и просила о помощи. Поднималась суматоха, где-то добывалась длинная лестница люди лезли на сосну и снимали животное. Придя в чувство и успокоившись, кошка выходила гулять, и если снова набредала на соблазнительную сосну, то залезала на ее ветви и событие повторялось.

Здесь мы наблюдаем действие живой «машины Тьюринга», описание которой исключительно просто. Обозначим обычное состояние кошки через С1, состояние испуга через С2, движение вверх по сосне через П, движение вниз через Л, вид подножья сосны зашифруем символом |, вид, открывающийся с верхушки сосны, символом X. Тогда наша «машина Тьюринга» будет задана списком четверок:


C1 X X C2

C1 | П C1

C2 X Л C2

C2 | | C1


Убедимся, что данная программа имитирует поведение нашей кошки. На ленте написана единственная палочка (остальные ячейки пусты); эту палочку воспринимает машина, находящаяся в состоянии С1. В соответствии со второй командой считывающе-записывающая головка машины сделает движение по ленте вправо (кошка залезет на сосну) и останется в том же состоянии (кошка еще не испугалась). Второй такт работы машины определит первая команда:

воспринимая символ х, машина, сохраняя этот символ в обозреваемой ячейке (кошка остается на верхушке сосны), переходит в состояние С2 (кошка пугается высоты). Воспринимая в состоянии С2 символ X, машина приведет в движение свою считывающее-записывающую головку, которая сдвинется влево по ленте на одну ячейку (кошка, воздействуя на барабанные перепонки людей, добивается того, что ее перемещают вниз); это описывается третьей из четверок списка. Последняя команда показывает, что, обозревая символ | в состоянии С2, машина переходит в состояние C1 (увидя привычную обстановку, кошка успокаивается). Дальше опять сработает вторая команда, и процесс начнет повторяться. Машина Тьюринга будет работать неограниченно долго.

Вернемся к вопросу: не шире ли круг действий, осуществляемых машинами Тьюринга, чем круг действий, подведомственных рекурсивным функциям? Оказывается, нет — это доказано совершенно строго, методами, не вызывающими сомнений. То обстоятельство, что рекурсивные функции имеют дело только с числами, а машины Тьюринга — с произвольным алфавитом, содержащим сколь угодно большое (но обязательно конечное) число символов, не имеет существенного значения, поскольку символы можно занумеровать, то есть превратить в числа.

Наконец, рассмотрим еще один подход к понятию вычислимости, разработанный А. А. Марковым. Ведущий отечественный «математический конструктивиста поставил перед собой вопрос: к каким элементарным и математически точно определимым операциям можно было бы свести все процедуры, широко применяющиеся в математике и других науках и носящие название процессов, задаваемых алгоритмами? Известно, что математика прямо-таки изобилует алгоритмами — четкими предписаниями о подлежащих выполнению действиях. Но задача состояла в нахождении общего определения алгоритма (алгорифма) — определения, под которое подпадали бы не только все известные алгоритмы, но и те, которые появятся в будущем. Искомое точное определение алгоритма должно было соответствовать содержательно-интуитивному пониманию алгоритмов в математике: алгоритм — это «точное предписание, определяющее вычислительный процесс, ведущий от варьируемых исходных данных к искомому результату»[12]. Для построения такого определения необходимо было найти «атомы», из которых можно сформировать любое предписание — общепонятное, ясное, однозначно понимаемое. Задача эта была очень важна. Вот как раскрывает ее особую роль известный отечественный специалист по философским проблемам математики С. А. Яновская (1896—1966).

«Начиная с глубокой древности математики строили алгоритмы ... для решения целых классов задач определенного рода. Таковы, например: всем известный алгоритм Эвклида, представляющий собой программу действий, которые нужно выполнить, чтобы, имея любые два целых числа a и b, отыскать их общий наибольший делитель; алгоритм Штурма, позволяющий по заданию коэффициентов многочлена отделить его корни; многие другие алгоритмы алгебры, теории чисел, дифференциальных уравнений и многие, многие другие.

Когда какой-нибудь алгоритм отыскан, то всем ясно что он уже есть: его существование не приходится доказывать.

Но если алгоритм упорно ищут и не находят, то естественно возникает вопрос, возможен ли он вообще? Разве обязательно должен существовать единый прием, позволяющий механически решить (по одной и той же программе) любую из всего класса задач, отличающихся друг от друга значениями каких-либо параметров? Но как доказать несуществование алгоритма, его принципиальную невозможность?

Для этого нужно знать, что, собственно, ищут; нужно иметь четкое определение алгоритма, позволяющее оперировать с этим понятием, как с математическим объектом»[13].

Значимость этой задачи для математики явственно видна на следующем важном примере. Среди двадцати трех проблем, поставленных Гильбертом в докладе «Математические проблемы» на Втором Международном конгрессе математиков в Париже (август 1900 г.), были и такие, которые впоследствии получили отрицательное решение. В частности, такой была десятая по номеру проблема. Приводим ее в формулировке самого Гильберта:

«10. Задача о разрешимости диофантова уравнения.

Пусть задано диофантово уравнение[14] с произвольными неизвестными и целыми рациональными числовыми коэффициентами. Указать способ, при помощи которого возможно после конечного числа операций установить, разрешимо ли это уравнение в целых рациональных числах»[15].

Как мы видим из этого текста, эта проблема была поставлена Гильбертом на интуитивно-содержательном уровне, поэтому для ее решения нужно было проделать огромный путь, развить целые теории, разработать новые математические понятия. Ф. П. Варпаховский и А. Н. Колмогоров, говоря о теории алгоритмов, замечают:

«Оглядываясь на пройденный путь, математики должны быть благодарны десятой проблеме Гильберта уже за то, что она послужила одним из стимулов для создания этой теории»[16]. Решение этой проблемы — решение отрицательное, доказывающее невозможность соответствующего алгоритма, было получено постепенно, усилиями ряда математиков; завершающий результат принадлежит представителю «четвертого поколения» марковской школы Ю. В. Матиясевичу, добившемуся успеха через 70 лет после постановки проблемы Гильбертом[17].

«Ясное и однозначно понимаемое предписание о действиях» может быть дано самыми разными путями: сформулировано на естественном языке (с выбором таких слов и выражений, которые не допускают разночтений), указано математическим соотношением, определено чертежом, номограммой, таблицей, графиком; иногда достаточно просто привести пример осуществления «способа», как его сущность становится ясной. Как же построить уточнение понятия о такого рода способах?

В начале 50-х годов в работах А. А. Маркова (первые публикации которого по теории алгоритмов относятся ко второй половине 40-х годов) получила развитие та идея, что все математические алгоритмы можно свести к повторению одной элементарной операции, выполняемой в строгом соответствии с начертанным на бумаге предписанием, которое после очень простого объяснения на естественном языке или даже демонстрации нескольких примеров становится ясным каждому человеку и всеми людьми понимается одинаково. В 1951 году в «Трудах Математического института АН СССР» (т. XXXVIII) была помещена статья А. А. Маркова «Теория алгорифмов», излагающая новую концепцию, а в 1954 году вышла его большая монография[18]. Ныне она, как и работы Чёрча и Тьюринга, является классической.

Марковские алгоритмы, которым их автор дал название «нормальных алгорифмов», работают над словами в каких-либо алфавитах, перерабатывая их в (другие) слова. Алгорифм состоит из вертикального списка команд (их называют формулами подстановок), каждая из которых имеет вид либо P → •Q, либо Q → P где P и Q — слова в некотором алфавите, не содержащем знаков • и →. Рассмотрим прежде всего действие отдельной формулы подстановки. Пусть в алфавите А = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, —, +, =} дано слово 12 — 11 = 1 и команда

1 → 2.

Чтобы применить эту команду к данному слову, нужно найти в слове, двигаясь слева направо, первое вхождение левой (до стрелки) части команды и заменить его на правую (после стрелки) часть команды. Ясно, что в результате этого получится слово

22—11=1.

Если мы данную команду применим к этому слову, то получим:

22—21=1.

Следующие применения дадут:

22—22=1,

22—22=2.

Пытаясь применить команду в пятый раз, мы обнаружим, что в слове нет уже «подслова», совпадающего с левой частью команды. Команда, таким образом, перестанет срабатывать, и процесс применения данной формулы подстановки оборвется.

По существу, мы рассмотрели пример нормального алгорифма—алгорифма, состоящего из единственной команды. Если бы команда была не одна, то пользование алгорифмом не стало бы сложнее: в случае, когда самая верхняя команда не срабатывает, надо переходить к следующей команде; если и она не сработает, к следующей, и т. д. После срабатывания некоторой команды происходит возврат к самой верхней команде и ее проверка на применимость к полученному только-что слову и т. д. Если в ходе этого процесса встретится команда, содержащая после стрелки точку, процесс останавливается и слово, полученное в результате применения этой команды (называемой заключительной), объявляется результатом работы алгорифма.

Может случиться, что на каком-то такте работы алгорифма ни одна из формул подстановок (ни одна из команд) не окажется применимой. Тогда произойдет естественный обрыв процесса переработки слов, и слово, при этом полученное, считается результатом. Если же в процессе применения алгорифма к некоторому слову не происходит ни естественного обрыва процесса, ни применения заключительной формулы подстановки—то есть если процесс переработки исходного слова продолжается неограниченно долго, то считается, что алгорифм к этому слову не применим.

Описанные правила настолько элементарны, что мы предоставляем читателю самостоятельно проследить за действием алгорифма

1 → 2

2 → 3

3 → 444,

примененного к слову 12—11 = 1. Для контроля мы выпишем последовательность слов, получаемых после каждого применения подходящей команды, разделяя их точкой с запятой: 12—11 = 1 (исходное слово);

22—11=1; 22—21 = 1; 22 — 22 = 1; 22 — 22 = 2; 32 — 22 = 2;

33 —22 =2; 33 — 32 = 2; 33 — 33 = 2; 33 — 33 = 3; 4443 — 33 = 3;

444444 — 33 = 3; 444444 — 4443 = 3; 444444 — 444444 = 3;

444444 — 444444 = 444.

На последнем слове процесс оборвется, и оно окажется результатом. В этом случае говорят, что данный алгорифм переработал слово 12—11=1 в слово 444444 — 444444 = 444.

Команды нормальных алгорифмов по своей структуре и принципу действия похожи на четверки из тьюринговых программ. Естественно возникает предположение, что нормальные алгорифмы «включают» в себя машины Тьюринга.

И действительно, как было доказано, с помощью нормальных алгорифмов можно «промоделировать» любой вычислительный процесс, реализуемый на тьюринговой машине. Отсюда и из доказанной в математической логике теоремы о возможности осуществления любого рекурсивного процесса на некоторой машине Тьюринга вытекает, что алгорифмы Маркова могут делать все то, что делают рекурсивные функции. Но не охватывают ли марковские алгорифмы более широкого круга процедур? Ведь алфавиты и списки формул подстановок могут быть исключительно разнообразными.

Вскоре после создания теории нормальных алгорифмов, в 1953 году была опубликована теорема, доказанная учеником А. А. Маркова В. К. Детловсом, о том, что всякий процесс, осуществимый с помощью нормального алгорифма, осуществим также посредством некоторой рекурсивной функции.

Это значит, что рекурсивные функции и машины Тьюринга «равнообъемны» нормальным алгорифмам и что тезисы Чёрча и Тьюринга получают подкрепление в виде принципа нормализации (это название предложено А. А. Марковым; можно условиться называть этот принцип и по-другому, например, тезисом Маркова): всякое точное общепонятное предписание, определяющее произвольный потенциально осуществимый процесс переработки слов в каком-либо алфавите, ведущий от варьируемых исходных данных к некоторому результату, эквивалентно некоторому нормальному алгорифму.

Общность этого тезиса становится ясной, если учесть, что любой вычислительный процесс, а также всякий другой строго детерминированный процесс, протекающий в переменной, но однотипной среде, можно понимать как переработку слов в определенном алфавите.

Как и Чёрч в статье 1936 года, А. А. Марков приводит в своей фундаментальной монографии «Теория алгорифмов» ряд аргументов в пользу принципа нормализации. Как и у Чёрча, это не доказательства, а только соображения, к которым можно отнести прилагательное «убедительные». Они апеллируют прежде всего к практике математики. Исследования Маркова, давшие ему возможность найти разумные основания для подкрепления его тезиса, следует считать важным этапом в становлении основной гипотезы теории алгоритмов (теории эффективной вычислимости) — гипотезы, общий смысл которой состоит в утверждении, что различные, оказавшиеся эквивалентными друг другу, уточнения идеи алгоритма и вычислимости — рекурсивные функции, тьюринговы машины, нормальные алгорифмы[19] — исчерпывающим образом описывают (каждое — в терминах своего специфического языка) эту идею.

Ситуацию с этой гипотезой можно сравнить с ситуацией, сложившейся в физике вокруг закона сохранения энергии. Как и всякий закон теоретической физики, доказать его так, как математики доказывают теоремы, невозможно. Но этот закон — положение, в пользу которого наука находит все новые аргументы, идущие с самых разных сторон. Развитие теории и организация все более точных экспериментов порождают дополнительные «соображения», обладающие свойством убедительности (если говорить о теоретических соображениях, то в последнее время это — большей частью «соображения симметрии», понимаемой в довольно широком смысле). Они ложатся дополнительным грузом на чашу весов нашего знания. Кроме того — и это самое существенное, вся человеческая практика, изменяющая мир, в частности вся современная промышленная технология, основывается в большой мере на фундаментальных законах физики, а следовательно, и на одном из наиболее важных утверждений физики — законе сохранения энергии.

Не так ли обстоит дело и в отношении основной гипотезы-теории алгоритмов в ее различных спецификациях— тезисов Чёрча, Тьюринга, Маркова? Вот что, например, говорит о своем тезисе сам автор «принципа нормализации:

«На чем же может быть основана уверенность в справедливости принципа нормализации алгорифмов, то есть в справедливости тех предсказаний, которые делаются на его основании? В основном на том же самом, на чем основана наша уверенность в правильности известных нам физических законов, на опыте.

А опыт, подтверждающий принцип нормализации, огромен. Ведь математикой люди занимаются довольно долго — не менее 4000 лет. За это время было придумано немало различных алгорифмов. И среди них не известно ни одного ненормализуемого. Как-никак, а это веский довод в пользу принципа нормализации. Не менее веский, чем, скажем, опытное подтверждение закона сохранения энергии»[20].

Наличие нескольких, а не одного, тезисов, причем тезисов между собой эквивалентных (несмотря на их большие внешние различия), имеет важное значение для осмысления процесса познания. Аппарат рекурсивных функций наиболее «архаичен», он ближе всего к классической математике, он связан с числами и только с числами. Машины Тьюринга уже отстоят значительно дальше от тех понятий, которые по традиционному мнению должны интересовать математиков. Но «механичность» мышления Тьюринга имеет те же корни, что и мышление великого Лейбница, мечтавшего построить машину, «делающую все». В лице Тьюринга математика вновь повернулась к своему первоисточнику — материальным процессам, теперь уже будучи в состоянии промоделировать значительную их часть своими элементарными знаковыми операциями. Наконец, алгорифмы Маркова на первый взгляд могут показаться даже вообще не имеющей отношения к математике «игрой в слова». Но как раз в этом резком расширении круга рассматриваемых структур и процессов и сказалась логическая зрелость математики и ее характернейшая тенденция.

Так к началу 50-х годов нашего века, то есть к моменту выхода на сцену электронных вычислительных машин, как итог развития всей предшествующей математики и логики и как непосредственный результат работ Чёрча, Тьюринга и Маркова, стал вырисовываться обширный комплекс процессов, обладающих следующими особенностями.

1. Они в принципе строго детерминированы, то есть каждый предыдущий этап полностью определяет последующий.

2. Они потенциально осуществимы — в том смысле, что при достаточно долгом протекании без внешних помех они приводят (могут приводить) к фактическому результату.

3. Они имеют «атомарное» строение — складываются из совокупности элементарных операций, которых имеется всего несколько видов.

4. Элементарные операции, сочетание которых порождает бесконечное разнообразие таких процессов, настолько хорошо обозримы, наглядны и соответствуют особенностям человеческого восприятия и мышления, что их нетрудно объяснить любому человеку.

А существуют ли в мире другие процессы?

Вопрос этот не случаен. В случае отрицательного ответа в сферу описанных процессов будут включены и явления. происходящие в нас самих, наша внутренняя жизнь. Эта возможность представляется оскорбительной, унижающей человеческое достоинство. Признать полную принципиальную детерминированность психических явлений - не значит ли это признать несвободу поведения человека? И разве можно какую-то заводящуюся ключом игрушку — машину Тьюринга — сопоставить с поведением вольной в своих поступках личности, например, с поведением и творческой работой Пушкина? Да не только Пушкин, разве любой из нас, самый скромный из нас, согласится признать, что его действия в каждую данную секунду, в каждую долю секунды, все его тончайшие помыслы, фантазии, мечты, стремления, эмоции могут быть описаны какими-то очень простыми рекурсивными функциями?

В этих возражениях проявляется естественная неприязнь человека к автоматизму, бездушию, слепому выполнению программы. Конечно, автоматизм в поведении человека отвратителен, и прожить, строго выполняя намеченную программу, просто невозможно. Конечно, все, даже фанатически преданные математике отшельники, не могли бы и дня просуществовать без неожиданных для самих себя поступков, без юмора — этого воплощения тяги к странности и непредвиденности. Все это так, но ведь речь идет не об этом. Вопрос ставится следующим образом: состоит ли грандиозно сложный процесс рождения, функционирования и умирания человека (как и любой другой процесс во Вселенной) из композиции гигантского числа рекурсивно описываемых процессов — подобно тому, как прекрасный цветок розы состоит (как физическое тело) из гигантского количества ничем не пахнущих и не имеющих цвета атомов?

В такой постановке проблема становится серьезной.

8. ВОЗМОЖНОСТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МАШИН И ЧЕЛОВЕК

Множественность типов вычислимости есть та основа, которая позволяет подвергнуть анализу запутанный клубок проблем, относящихся к вопросу: «Что может делать электронная вычислительная машина?». ЭВМ в первом приближении можно охарактеризовать как гигантский арифмометр, работающий с огромной скоростью. Однако это — только в первом приближении: по сравнению с арифмометром у ЭВМ имеются две принципиально важные конструктивные особенности.

Обычный арифмометр (например, марки «Феликс») после выполнения заданной ему операции сложения, умножения и т. д, прекращает работу и ждет дальнейших «распоряжений». Чтобы выполнить с помощью арифмометра действие над полученным результатом, нужно западе набрать последний на его клавиатуре и нажать на соответствующую кнопку, а если арифмометр не электрический, то покрутить ручку. Электронная вычислительная машина может повторять арифметическую операцию сколько угодно раз подряд, беря в качестве исходных данных числа, полученные ею на одном из предыдущих этапов. На арифмометре, например, легко можно прибавить к любому числу единицу, но чтобы после этого сделать еще что-то, требуется новое вмешательство человека.

ЭВМ же может быть введена в такой режим, когда она будет возвращаться к собственному результату без дальнейших распоряжений и станет осуществлять потенциально бесконечный процесс многократного применения функции «число, непосредственно следующее за...», то есть последовательного получения возрастающих натуральных чисел. Вторым отличием электронной вычислительной машины от обычного арифмометра является то, что она умеет выполнять простейший условный оператор — проверять, равно ли нулю некоторое число, и в зависимости от этого производить одно или другое действие. Таковы принципиальные отличия современного «супермозга» от арифмометра, а значит, и от счетов, а значит, и от десяти пальцев математиков каменного века. «Непринципиальное» отличие относится к скорости действия и объему памяти. Но количество здесь переходит в качество.

Знакомство с основными результатами современной математической логики, теории логического вывода и теории вычислимости (теории алгоритмов) позволяет понять почему «большой арифмометр», дополненный двумя упомянутыми усовершенствованиями, «может делать все».

Начнем с его способности проверять условия. Проверка элементарного условия x = 0 для электронного автомата несложна[1]. Предположим теперь, что число x получается как результат вычисления некоторой одноместной общерекурсивной[2] функции f. Отсюда сразу следует, что машина способна проверять истинность любого общерекурсивного предиката f(у) = 0. Но способна ли ЭВМ, хотя бы в принципе, вычислять значения любой общерекурсивной функции?

Функция «следования за», конечно, не представляет труда для «автоматического арифмометра». Еще легче выполнить ему вычисление функции, тождественно-равной нулю — вместо любого данного числа написать нуль. Так же легко осуществит автомат вычисление проектирующей функции, поскольку это есть не что иное, как выбор из данной группы чисел такого-то по порядковому номеру числа. Эту операцию можно реализовать на машине, например, так: в машинную память вводятся по одному числу из заданной группы в n чисел, причем при каждом введении числа предыдущее стирается из памяти; одновременно с вводом каждого такого числа некоторое (другое) число, хранящееся в определенной ячейке запоминающего устройства, увеличивается на единицу — как говорят в этом случае, работает счетчик числа операций. Когда разность между числом, накопившимся на счетчике, и данным числом i (нижним индексом проектирующей функции Iin) станет равной нулю, сработает условный оператор, и число, находящееся в этот момент в памяти, пойдет на выход.

Нет необходимости подробно доказывать, что машине доступна реализация оператора подстановки — ведь подстановка есть последовательное вычисление функций, то есть вычисление некоторой функции при значениях аргументов, которые найдены ранее как значения других функций. Если машина умеет вычислять внутренние и внешнюю функции, фигурирующие в подстановке, итоговое вычисление гарантированно.

Вычисление по схеме рекурсии тоже легко осуществляется на ЭВМ. Напомним (ср. с. 137—138), что вычисление значения некоторой функции / (для простоты объяснения ограничимся одноместной функцией) при некотором значении аргумента ( по рекурсии производится по схеме

f(0)= r

f(m') = h(m, f(m)).

где двуместная функция h уже «освоена» — программисты и ЭВМ умеют ее вычислять. Принцип пользования этой схемой заключается в следующем. Машине задается число r, входящее в первую строчку схемы, способ вычисления функции А, в память машины вводится число i и счетчик числа операций ставится в исходное положение (нулевое). Далее организуется следующий процесс: автомат вычисляет значение функции h при значениях ее аргументов 0 и r и вводит в счетчик единицу. Пусть h(0, r) = l. Далее машина сравнивает показание счетчика (число 1) с числом i(проверяя, равна ли нулю их разность) и, если они различны, вычисляет значение функции h при значениях аргументов 1 и l, то есть отыскивает h (1, l), после чего снова добавляет в счетчик единицу, и процедура повторяется. Когда показание счетчика станет равным i, процесс обрывается, и на выход идет значение f(i). Из описания процесса видно, что он является однообразным, «механическим» и легко поддающимся автоматизации.

Еще проще машинизировать мю-операцию, которая как бы специально создана для ЭВМ, хотя была введена в математику лет за двадцать до появления электронных автоматов. Ее смысл заключается в отыскании первого натурального числа х, удовлетворяющего условию вида g(х) = О, где g — общерекурсивная функция[3]. Если машина умеет вычислять значения g при любых значениях аргумента, реализация мю-оператора сводится к тому, чтобы автомат перебирал подряд натуральные числа (каждый раз увеличивая на единицу предыдущее число, то есть пользуясь функцией «следования за»), вычислял для каждого из них значение g и, как только это значение оказывалось равным нулю, отправлял соответствующее натуральное число на выход в качестве результата.

Из всего сказанного вытекает, что любой вычислительный процесс, потенциально осуществимый с помощью аппарата рекурсивных функций, потенциально осуществим также и на ЭВМ. Уточним, в каком смысле нужно поймать слово «потенциально» в применении к вычислительной машине.

Для рекурсивного аппарата этот термин, как мы выяснили, можно понимать так: «при условии, что имеется достаточно времени, чернил (или типографской краски) и бумаги для записи промежуточных данных». ЭВМ бумага для записи данных не нужна — она заносит их в магнитное или другое «физическое» запоминающее устройство, а время ей нужно так же, как и человеку, вооруженному авторучкой, несмотря на то, что ЭВМ производит вычислительные действия гораздо быстрее. Поэтому потенциальная осуществимость какого-то вычислительного процесса на ЭВМ должна пониматься как осуществимость при условии, что не будет наложено никаких ограничений на время работы машины и что машина имеет неограниченную память — память, которую в случае надобности можно всегда расширить путем добавления, например, нового магнитного барабана.

Будем называть вычислимость такого рода ЭВМ-вычислимостью. Как мы убедились, ЭВМ-вычислимость включает в себя рекурсивную вычислимость. Конечно, аргументы, приводившиеся в пользу этого утверждения, носили описательный характер. Однако его можно превратить в серию аналогичных утверждений, в каждом из которых будет фигурировать не ЭВМ «вообще», а ЭВМ некоторого данного типа (или класс ЭВМ, программируемых с помощью конкретного алгоритмического языка, скажем, языка АЛГОЛ-68).

Любое из утверждений такого рода может быть доказано вполне строго. Возникает вопрос: является ли ЭВМ-вычислимость более мощной, чем рекурсивная вычислимость, то есть может ли вычислительная машина сделать что-нибудь такое, чего нельзя сделать с помощью аппарата рекурсивных функций? Если строго рассмотреть этот вопрос, окажется, что он получает отрицательный ответ. ЭВМ-вычислимость эквивалентна рекурсивной вычислимости, а значит, эквивалентна также алгорифмической вычислимости (по Маркову) и вычислимости по Тьюрингу.

Как звучит соответствующий тезис? Очевидно, так: всякая конечная вычислительная (в частности, логическая, дедуктивная) процедура, характеризующаяся детерминированностью своего выполнения, может быть осуществлена на цифровой вычислительной машине с достаточно большой памятью за достаточно большое время.

Эквивалентность этого утверждения, которое можно назвать тезисом кибернетики, остальным рассмотренным нами тезисам является сильным аргументом в их пользу. Ведь «на мельницу» кибернетического тезиса ежедневно и ежечасно «льет воду» практика программирования и вычислительная работа на ЭВМ, а из-за эквивалентности всех четырех тезисов мы можем сказать, что вода попадает и на три остальные мельницы. За 20 с лишним лет широкого применения вычислительной техники в самых разнообразных областях науки, техники, медицины, планирования, управления, прогнозирования и т. д. не было ни одного случая, чтобы задача, четко сформулированная на естественном или формализованном языке, сформулированная с помощью таблиц, графиков, номограмм, схем — самыми разнообразными путями и методами и не выходящая за разумные рамки в смысле трудоемкости требующихся для ее решения операций, не смогла быть записана в виде машинной программы.

Другими словами, не было случая, чтобы к математику, умеющему ставить задачи и программировать их для ввода в ЭВМ, пришел представитель какой-либо нематематической профессии — администратор, экономист, инженер, деятель искусства, ученый и т. д.— попросил бы его осуществить на машине процесс полностью детерминированного на каждом этапе вычисления, логического вывода, выделения некоторого объекта из некоторого множества объектов, расчета вариантов, выбора одних гипотез и исключения других и т. д., то есть процесс решения ясно и четко поставленной задачи из какой-то области деятельности, и чтобы математик совершенно ясно понял проблему, но ответил заказчику, что ее в принципе нельзя решить на ЭВМ. В худшем случае математик может ответить так: программа, соответствующая вашей задаче, на данной машине не пройдет, поскольку у машины слишком мал объем памяти и она слишком медленно работает, чтобы получить результат за разумное время.

Перефразируя выражение А. А. Маркова, заметим, что это, как-никак, веский аргумент. Пусть практика работы на ЭВМ насчитывает не 4000, а лишь 20— 25 лет, но какая это практика! Чего только ни делали с помощью ЭВМ — и составляли планы отраслей хозяйства, и находили выгоднейшие варианты перевозок, и играли в различные игры, но ни единого раза проблема, если она была четко поставлена, не упиралась в тот барьер, что для нее в принципе невозможно написать программу. Можно ли, однако, сказать, что все четко поставленные, но не решенные до сих пор на ЭВМ проблемы (или такие проблемы, относительно которых имеется уверенность, что их со временем можно поставить четко) просто ждут своей очереди: того дня, когда быстродействие и память «компьютеров» станут достаточно большими?

В качестве примера рассмотрим программирование на ЭВМ шахматной игры. Шахматы часто справедливо сравнивают с искусством, и для этой древней игры придумали даже свою «музу» — Каиссу. Широко известны многочисленные попытки моделировать процесс шахматного мышления на машине; их пока нельзя признать успешными, поскольку самые удачные шахматные программы значительно уступают мышлению хороших шахматистов. Каковы, однако, перспективы «машинных шахмат»?

Тезис кибернетики утверждает, что всякий детерминированный процесс, сущность которого можно объяснить человеку, потенциально осуществим машиной, то есть будет фактически выполнен на ЭВМ, которой предоставлено неограниченное время и которая имеет неограниченную память[4]. Первое условие можно переформулировать как условие достаточного быстродействия, поэтому данный тезис можно выразить еще и так: процесс, о котором сказано выше, всегда можно фактически выполнить на машине с достаточно высоким быстродействием и обладающей достаточно емким запоминающим устройством. Если бы такая машина существовала, то «шахматная проблема» давно была бы решена.

Программа для ее решения не представляет трудности; идея такой программы была выдвинута одним из основателей кибернетики Клодом Шенноном больше двадцати лет назад[5]. Соответствующий метод называется «построением дерева игры», и смысл его заключается в следующем. Выписываются все варианты первого хода белых; для каждого из них выписываются все пары ходов, состоящие из текущего первого хода белых и возможного, допустимого правилами игры ответного хода черных (то есть с каждым возможным ходом белых сопоставляются по очереди все возможные ходы черных, включая нелепые); затем с каждым ходом черных сопоставляются по очереди все возможные ходы белых и так далее. Если изобразить это на диаграмме, возникает ветвящееся «дерево» (отсюда и название метода). Ветви будут обрываться на ходах, ведущих к поражению одной из сторон или ничейным ситуациям.

Построив такое дерево, можно проанализировать его, идя обратным путем — от концов веток к корню дерева, и установить, имеется ли такой первый ход белых, что, какой бы ни сделали черные ответный ход, существует такой второй ход белых, что, какой бы ни сделали второй ход черные, можно будет найти такой третий ход белых... и т. д., что черные терпят поражение. Если такой первый ход существует и тот, кто начинает игру, знает свойства ее дерева, он будет выигрывать в ста процентах случаев, независимо от того, знает ли свойства дерева игры его противник. Если такого первого хода не существует, то сторона, делающая первый ход, может выиграть только при условии, что противник не знает дерева игры и вследствие этого делает слабые ходы. Если черные знают свойства дерева игры, то тоже возможны различные ситуации. Быть может, в этом случае черные, опираясь на свойства дерева игры, при любых ходах белых могут обеспечить себе ничейный результат. Но этого может и не быть — это будет означать, что шахматы есть игра, в которой белые при абсолютно правильной игре всегда выигрывают[6].

Однако в любом случае ясно, что шахматы в принципе, так сказать, запрограммированы — несложные правила движения фигур и характеристика матовых ситуаций без труда переводятся на язык элементарных действий, доступных ЭВМ. Будь машины более быстродействующими и имей они достаточно большую память, они просчитали бы все варианты игры и запомнили все ее дерево, превратившись в «абсолютных» шахматистов. Эта игра в таком случае потеряла бы «интеллектуальный» интерес как объект исследования, подобно играм в «волки и овцы» и «крестики и нолики», свойства которых известны: в первой игре всегда выигрывают овцы, если они играют правильно, а во второй игре при наилучшей стратегии сторон всегда имеет место ничья.

Таким образом, следует отличать потенциальную осуществимость, о которой идет речь в кибернетическом тезисе (как и в других тезисах о вычислимости), от осуществимости посредством реально имеющихся средств. Ибо совпадать оба вида вычислимости могут только для сверхъестественного интеллекта.

В романе М. А. Булгакова «Мастер и Маргарита» есть сцена, в которой Воланд — этот гётевский Мефистофель русской литературы — с увлечением играет с другими представителями нечистой силы в шахматы. Поскольку Воланда и его свиту можно считать бесконечно быстрыми вычислителями с бесконечно большим объемом памяти (это подтверждается событиями, описанными в романе), игра в шахматы должна быть для них нелепым и скучным занятием; все дерево игры должно быть перед ними как на ладони! Игра, таким образом, не может быть для них интересной, и получается, что данная сцена с «кибернетической» точки зрения не очень убедительна. Что же касается людей, то шахматы не утратили бы для них интереса, если бы даже свойства игры были полностью выяснены и существовали автоматы, реализующие «абсолютные» шахматные игры; ведь сохранились (да и какой интерес вызывают!) состязания по бегу, хотя автомобили, поезда и самолеты «бегают» куда быстрее людей...

Но вернемся к математику, получившему заказ на выполнение умственной работы с помощью «усилителя интеллекта» — мощной вычислительной техники. Помимо того случая, когда длительность и объем соответствующих вычислений выходят за рамки возможностей данной ЭВМ, математик ответит заказчику отказом еще в одном случае если тот, кто предложил ему задачу, не сможет толково объяснить, какой детерминированный процесс нужно осуществить. Есть пословица «хорошо поставить проблему — значит наполовину решить ее»; для математика, в распоряжении которого имеется ЭВМ, это особенно справедливо.

Коль скоро хороший математик-программист поймет постановку задачи, он сумеет рано или поздно (то есть опять-таки «в принципе», в предположении неограниченного времени, пространства и материалов) перевести ее на язык вычислительной машины. Но если объяснения заказчика будут не ясными, если в цепи мыслей у него будут разрывы, заполненные лишь смутными, недодуманными до конца идеями или выражением собственного отношения к предмету, то самый выдающийся программист окажется бессильным. Процесс, который его просят осуществить, в таком случае не будет ЭВМ-вычислимым. Но будет ли он вычислимым в каком-либо другом, пусть даже очень широком смысле?

Можно попытаться представить себе дальнейшее развитие событий при встрече этих двух людей. Математик после нескольких безуспешных выслушиваний заказчика начнет все откровеннее говорить последнему, что у него не все в порядке с ясностью понятий, строгостью и логикой. Тогда может произойти следующее: заказчик, не будучи в состоянии ясно изложить проблему, а математик — помочь ему в постановке задачи, не смогут договориться друг с другом, и заказчик покинет вычислительный центр с убеждением, что кибернетика — это красивый мыльный пузырь, который лопается при соприкосновении с реальностью, математик же подумает: правы те, кто считает математику единственной точной наукой, представители же нематематических наук говорят то, что сами до конца не понимают. Наверно, больше всего достанется при этом ученым-гуманитариям...

Но диалог математика и нематематика может иметь и иной исход. Нематематик может понять, что в его объяснениях действительно имеются неясности, которые можно устранить. А математик может взяться за освоение фактического материала предложенной задачи, с тем чтобы уточнить ее постановку. При этом он произведет — с одобрения нематематика — разумные упрощения задачи, делающие ее доступной для имеющейся в его распоряжении ЭВМ. Либо же математик выяснит, что, хотя задача (в определенных упрощениях) поддается точной формулировке, современных средств вычислительной техники недостаточно для ее решения. Тогда нематематику придется подождать, когда вычислительные мощности возрастут настолько, что задача окажется доступной для машинного решения.

Могут возникнуть, однако, и существенно менее утешительные ситуации. Одна из них может состоять в том, что у математика сложится убеждение (подкрепленное вескими соображениями): задача столь сложна, что ее решение окажется недоступным для любых вычислительных систем, которые могут появиться на любом мыслимом этапе грядущего развития цивилизации.

Что задачи, недоступные для решения по программе определенного типа, которую мы можем составить в настоящее время, для любых машин, мыслимых сконструированными в будущем, существуют, убедиться нетрудно. Таковой, например, является задача автоматизации игры в шахматы, основанная на описанной выше идее полного перебора вариантов. По оценке Шеннона число вариантов в этой игре достигает порядка 10120. Если допустить, что на оценку каждого варианта машина тратит одну миллиардную секунды (допущение, колоссально далекое от возможностей даже проектируемых машин четвертого поколения, быстродействие которых, по имеющимся данным, достигнет нескольких миллиардов элементарных операций в секунду) то расчет вариантов, необходимый для автоматизации шахматной игры, займет время, большее, чем время предполагаемого существования нашей галактики!

Конечно, программа, основанная на простом переборе очень неэкономна. Можно строить — и уже построены - иные программы игры в шахматы; лучшие из них основаны на принципах, извлекаемых из изучения того, как принимают решение в игре люди — мастера шахматной игры. Интересные принципы построения программы машинной игры в шахматы разработаны экс-чемпионом мира М. М. Ботвинником[7].

Программы, основанные на изучении и использовании принципов мышления человека, решающего аналогичные задачи, называются эвристическими[8]. Во многих из них автоматизация решения задач получается за счет того, что не каждая задача (из класса задач того типа, на решение которых рассчитана данная программа) может быть фактически решена машиной. Это может происходить, в частности, от того, что не все свойства объектов, которые фигурируют в задаче, учтены в ее программе (некоторые из них могут быть попросту неизвестны). В случае шахмат у специалистов — как математиков, так и шахматных мастеров и гроссмейстеров, занимающихся шахматными программами, имеется чувство уверенности, что шахматная программа, играющая в силу шахматного мастера, будет со временем написана.

Может ли это иметь место в применении к любым задачам? Этот вопрос в настоящее время следует признать открытым. Однако многие выдающиеся математики склоняются в пользу отрицательного ответа. О мнении одного из них — Дж. фон Неймана — стоит сказать специально.

Джон фон Нейман (1903—1957) принадлежал к числу великих математиков и естествоиспытателей XX столетия. Получив разностороннее — математическое и естественнонаучное — образование (он имел диплом инженера-химика) в Европе (сам он родился в Будапеште), он связал свою научную судьбу с американской наукой. Начав свой путь в науке с логики (фон Нейман явился создателем одной из первых аксиоматических теорий множеств), он стоял у колыбели современной вычислительной техники[9]. Он глубоко разработал теоретические основы квантовой механики. Вместе с Н. Винером и К. Шенноном фон Нейман явился создателем кибернетики, к которой пришел от математической теории автоматов, основы которой сам и заложил. Еще ранее он почти единолично создал такую дисциплину, как теория игр, столь важную ныне в теоретической кибернетике. Примечательно, что он не был только «чистым» математиком, а, обладая глубоким естественнонаучным образованием, плодотворно занимался приложениями математического аппарата[10].

В конце своей жизни фон Нейман глубоко раздумывал над возможностями ЭВМ и автоматов в решении сложных задач, над «природой» вычислительной машины и человеческого мышления. Рассматривая задачу о машинном моделировании нейронных структур мозга, он пришел к гипотезе, что если система достигает определенной ступени сложности, ее описание — и, значит, моделирование на любой машине — не может быть проще, чем она сама. Приведем соответствующие идеи фон Неймана в его собственном изложении, так как они представляют огромный интерес; высказанные более четверти века тому назад, они полностью сохраняют свою силу и по сие время.

«Нет сомнения в том, что любую отдельную фазу любой мыслимой формы поведения можно «полностью и однозначно» описать с помощью слов. Это описание может быть длинным, однако оно всегда возможно. Отрицать это означает примкнуть к разновидности логического мистицизма, от чего большинство из нас, несомненно, далеки. Имеется, однако, существенное ограничение, состоящее в том, что все сказанное применимо только к каждому элементу поведения, рассматриваемому в отдельности, но далеко не ясно, как все это применять ко всему комплексу поведения в целом».

Далее фон Нейман поясняет эту мысль на примере зрительного восприятия и делает кардинальной важности вывод. По его мнению, «очень возможно, что простейший и единственно доступный на практике способ показать, что представляет собой явление зрительного сходства, состоит в описании связей, существующих в зрительном аппарате мозга. Здесь нам придется иметь дело с такими разделами логики, в которых у нас практически нет предшествующего опыта. Степень сложности, с которой мы сталкиваемся в этом случае, далеко выходит за рамки всего того, что нам известно. Мы не имеем права считать, что логические обозначения и методы, применявшиеся ранее, могут быть использованы и в этой области. У нас нет полной уверенности в том, что в этой области реальный объект не может являться простейшим описанием самого себя, то есть, что всякая попытка описать его с помощью обычного словесного или формально-логического метода не приведет к чему-то более сложному, запутанному и трудновыполнимому... Весьма возможно, что уже сама схема связей в зрительном аппарате мозга является простейшим логическим выражением (или определением) принципа зрительной аналогии».

Попытка приспособить логику для описания сложных систем подобных мозгу, может, считал фон Нейман, привести к тому, что в ходе этого развития «логика будет вынуждена претерпеть метаморфозу и превратиться в неврологию в гораздо большей степени, чем неврология — в раздел логики»[11].

Из идей фон Неймана вытекает, что проблема создания машинной программы, способной решать все те многообразнейшие задачи, которые успешно решает человеческий мозг (и проблема построения машины «в металле», реализующей эту программу), чрезвычайно трудна, если не безнадежна. Конечно, фон Нейман вполне разделял «кибернетическую редакцию» рационалистического тезиса: «Любой процесс, происходящий в реальности (частью которой является функционирование нашего мозга), коль скоро он ясно и однозначно описан на каком-то языке, может быть в принципе промоделирован на вычислительной машине». Для того, кто признает материалистическое положение о том, что любой процесс природы познаваем с помощью разума, этот тезис должен быть естественным выводом из логико-математической теории вычислимости. А эту теорию фон Нейман полностью учитывал. В работе, цитаты из которой мы привели, он излагает смысл «тезиса Тьюринга» (и равносильного ему другого тезиса, о котором мы не имели возможности рассказать в данной книге, тезиса Мак-Калпока — Питтса, связанного с созданной ими теорией формальных нервных сетей), однако подчеркивает, что «тезисы вычислимости» ничего не могут дать для решения обсуждаемой им проблемы.

Показанная фон Нейманом трудность имеет главными источниками гибкость и богатство человеческого мышления и естественного языка и сверхсложность реализующей их системы — мозга. Наша внутренняя жизнь и ее проявления в языке столь многообразны, проблемы, волнующие человеческую личность, так глубоки, что допущение о возможности перевода (реальной возможности — в любом разумном смысле слова «реальной») любой из них на какой-либо «точный» язык — например, язык рекурсивных функций, чрезвычайно сомнительна. Взгляд свысока на «неточность» переживаний и мыслей, например, героев Достоевского или Чехова, был бы проявлением либо крайней наивности, либо своеобразного математического лицемерия.

Вывод, к которому мы приходим, заключается в том, что, рассматривая возможности вычислительных машин, к различию между потенциально осуществимым и фактически реализуемым надо добавить различие между фактически реализуемым и фактически нереализуемым, не только в настоящее время, но и в любом обозримом будущем. На вопрос о границе между потенциально осуществимым и неосуществимым с помощью автоматов ответ дает описанный нами тезис кибернетики, который следует признать имеющим важное гносеологическое содержание[12]. На вопрос же о том, где пролегает граница между тем, что для математики, вычислительной техники и кибернетики реально осуществимо и что реально невозможно (хотя и возможно потенциально), ответа мы не знаем.

Имеются два подхода к решению этого вопроса (впрочем, они тесно связаны между собой). Первый из них состоит в изучении феномена сложности в окружающем нас мире[13]. На важность изучения этого феномена внимание обратил, как мы видели, фон Нейман. Добавим теперь, что им была высказана следующая идея: если система становится достаточно Сложной, она приобретает способность не просто воспроизводить подобные себе системы (математике-логическими средствами фон Нейман доказал, как возможны самовоспроизводящиеся автоматы[14]), но и порождать системы возрастающей сложности. Разумеется, для придания ясности этому утверждению требуется уточнение самого понятия сложности. Развивающиеся в настоящее время работы по теории сложности вычислений и алгоритмов[15] как раз и направлены на поиски такого уточнения.

Второй подход состоит в изучении человеческого мышления. вообще сознания — во всем богатстве его проявлений. О явлениях сознания и мышления мы еще знаем до обидного мало. Известно, конечно, что человеческий ум, решая какую-то проблему, пробует множество самых разных путей, почему-то вдруг бросает одни из них и переходит к другим, а затем возвращается к первым; широко пользуется ассоциациями, даже если они идут от такого, казалось бы, постороннего источника, как фонетическое звучание слов; постоянно употребляет метод перебора и поочередной проверки гипотез, то есть действует весьма сложным и недостаточно выясненным в психологической науке образом. Мы только можем догадываться о механизмах «человеческого» получения истинных утверждений. Вот как например, представляет себе схему этого процесса современный американский философ Марио Бунге:

«Разум, так сказать, пересматривает запас известных утверждений, относящихся к той же области, а иногда также и к соседним областям, он быстро проверяет одно за другим возможные отношения между подобными элементами, пока не откроет, если ему повезет, такого, которое сделает желаемое доказательство возможным. Однако это сканирование гораздо более беспорядочно и менее эффективно, чем, то, на котором лежит ответственность за телевизионное изображение. Для осуществления такого зигзагообразного продвижения нет никаких других полезных правил, кроме как запастись терпением да накопить побольше плодотворных или наводящих на размышление соотношений»[16].

Конечно, объективное значение могут иметь только те результаты интеллектуальной деятельности, которые верно отображают объект и выражаются в общеязыковых или логико-математических структурах, понятных (полностью или частично) для других людей. Методологические догадки и особенности эмоционального восприятия фактов одного человека могут быть, разумеется, интересными и полезными для другого человека, так как могут помочь ему думать и отыскивать решения проблем. Но объективная истина — окончательный результат индивидуальной или групповой мыслительной деятельности — должна быть реализуема в знаковой системе, поскольку она должна обладать свойством храниться, передаваться другим людям и поколениям людей и даже гипотетическим цивилизациям иных миров, как могут храниться и передаваться материальные предметы.

Истина есть описание, соответствующее описываемой реальности, соответствие не субъективное, а проверяемое и могущее быть овеществленным с той же степенью реальности, с какой существуют вещи. Такими свойствами обладают знаковые структуры, наделенные человеком смыслом, то есть выражающие его знания о действительности.

Кибернетические устройства очень хорошо выявляют элементы нашего мышления, имеющие объективную ценность. Объясняя свои идеи другому человеку, особенно на словах, мы можем навязать ему свое ощущение истины, загипнотизировать его своей горячностью, заразить энтузиазмом. Машина все это «пропустит мимо ушей»; ей не нужны эти «катализаторы» нашего логического мышления, а нужен лишь его формализуемый результат. Поэтому когда говорится, что ЭВМ может выводить теоремы, писать стихи, сочинять музыку, играть в шахматы и т. д., вовсе не имеется в виду, что машина делает это точно таким же способом, как человек; «лаборатории» ЭВМ и человека отличаются друг от друга столь разительным образом, что, пожалуй, их сближает (во всяком случае пока) в основном получение одного и того же результата. Правда, некоторые исследователи считают, что машинные процедуры и человеческое мышление используют сходные элементарные операции — переход некоторого объекта (нейрона, ферритового кольца) из одного состояния в другое, передача электрического импульса по проводнику, но схемы объединения этих атомарных операций в слаженно действующий механизм переработки информации глубоко различны.

Можно полагать, однако, что использование результатов познания мозга и мышления для создания машинных программ и электронных автоматов, гораздо более мощных по своим дедуктивно-вычислительным возможностям, чем современные программы и машины, откроет для кибернетики новые горизонты. Во всяком случае поиски в этом направлении все время нарастают. При этом вовсе не ставится задача имитации человеческой личности — со всеми «лабораторными», «катализаторными» элементами психики: эмоциями, способностью к догадкам, ассоциациям и обобщению и т. д. ЭВМ, которые мы можем себе представить в обозримом будущем, не переймут специфические человеческие способы творчества. Даже если бы наука задалась целью создать компьютер, как можно полнее моделирующий человека во всех отношениях, даже если в ЭВМ сумеют заложить эвристический механизм мышления, напоминающий тот, который очертил Бунге, у машины все равно не будет возникать тех образов, ассоциаций и чувств, тех «катализаторов мысли», которые постоянно возникают у людей, играя мощную стимулирующую роль в их мышлении, воспоминаний детства, неосознанных биологических инстинктов и побуждений, глубинных языковых ассоциаций, навыков социального поведения и т. д.[17]. На сегодняшний день мы вправе сделать вывод об уникальности механизма переключения эмоций человека, включения в зависимости от обстоятельства того или иного режима самоощущения, логического мышления, оценки окружающего, восприятия информации и поведения - всех свойств личности, которые сформировались в результате длительной эволюции нашего биологического вида ц социального развития. Среди этих свойств особо ценным является логика мысли — адекватный инструмент познания объективной истины, возникший уже на последней, высшей стадии развития человека, имеющий своей базой социально сформировавшиеся естественные языки. а ныне и различные искусственные знаковые системы. Именно этот инструмент играет все возрастающую роль, материализуясь в своих продолжениях — современных автоматах, в то время как эмоциональная лаборатория человека не пользуется какими-либо «усилителями». Несомненно, долг писателей, артистов» кинорежиссеров и представителей других художественных профессий — учить людей переживать, чувствовать, учить полезному для личности и общества отношению к своим и чужим поступкам и т. д. И в такой же мере долг мыслителей, философов, ученых учить людей м ы с л и т ь. Не следует представлять себе эту деятельность людей науки как стремление «вынуть из человека сердце и вставить в него компьютер». Это — благородная деятельность по гигантскому усилению дальнобойности человеческого разума.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Цель этой книги состояла в том, чтобы создать общую картину подготовки и развития логико-математических (а не технических) аспектов кибернетики. Мы стремились к тому, чтобы читатель ощутил преемственность и направленность развития мысли, давшей последовательность замечательных достижений, которые привели в конце концов к появлению этой новой области знания и технической практики. Вряд ли можно найти другую сферу умственной деятельности, где преемственность была бы столь несомненной и столь непрерывной: даже в «темные» века европейской истории, когда древнеримская цивилизация лежала в руинах, а наследство эллинской культуры было в значительной мере утрачено, в школах не прекращалось преподавание логики; в период же расцвета схоластики, почти «выпавший» для истории науки, логические исследования дали немало интересных результатов. Область знания, которая постоянно меняла свое имя и свой статус, которая рассматривалась то как часть философии, то как отдел языкознания, то как вспомогательный аппарат математики, а на самом деле все время была наукой об «атомах» детерминированного интеллектуального процесса и о законах построения из этих элементов правильных рассуждений, является одной из самых древних наук.

Нам особенно хотелось, чтобы наша книга убедила читателя в том, что современная кибернетика есть детище не только современной техники и даже не столько техники, сколько науки с огромной и славной историей. Нам хотелось склонить читателя к уверенности, что, во-первых, всякое серьезное открытие в области «чистой мысли» обязательно претворяется в физическую, материальную мощь и, во-вторых, не может быть материальной мощи без достаточно прочного фундамента теории, который создается лишь коллективными усилиями многих поколений.

Оглянемся еще раз на факты, с которыми мы познакомились на страницах этой книги, и попробуем немного пофантазировать о завтрашнем дне... не кибернетики, нет — это был бы слишком «технический» вопрос, а науки в целом.

В доисторические, скрытые во мгле тысячелетий, времена люди открыли в своей речи удивительные элементы обладающие все время одной и той же устойчивой формой и сочетающиеся не во всех, а лишь в определенных «разрешенных» комбинациях. Замечательным было то, что «запрет» на комбинации исходил как бы извне: речь, в которой использовались «неправильные» сочетания, оказывалась неправильной и в прямом смысле — в смысле несовпадения с описываемыми вещами и явлениями. Так произошло открытие элементов логики, которые еще раньше проникли в естественный язык стихийным образом, в результате длительной эволюции языка.

Работая сотни тысяч лет как система, отражающая внешний мир, язык запечатлел в себе какие-то постоянные черты действительности. Первые размышления о логике, как и длиннейший ряд последующих исследований, вовсе не были изучением объективно существующей реальности, называемой природой, это было изучение вторичной, но объективной, не зависящей от воли отдельных людей и даже всех людей вместе, системы — отражающей системы.

Древний человек не понимал происхождения логики, но побуждаемый необходимостью, применял ее на деле. Философы элейекой школы, а затем Сократ, Платон и Аристотель сознательно заставили логику «работать». Во-первых, они сильно продвинули теоретический анализ логики, и это дало им в руки достаточно сильный инструмент; во-вторых, они широко использовали логику как средство воздействия на поведение людей; в-третьих, они оказали огромное влияние на образ мышления Эвдокса, Евклида, Архимеда, Аполлония и других великих геометров древнего мира, создавших разнообразные методы математических доказательств, основанные на применении правил логики в геометрии.

Можно сказать, что последнее было н полезно» и вредно для логики: та часть логики, которая «спряталась» в геометрии, как бы перестала быть логикой, приняла псевдоним математики и, слившись с древней наукой о числах — арифметикой, стала развиваться независимо от той части, которая по-прежнему оставалась наукой об элементарных правилах рассуждений. Классическая Логика от этого сильно пострадала, но проникновение вируса логики в клетки математики должно было сыграть свою роль через много столетий.

В средние века логика и математика развивались параллельно. В это же время начали возникать мечты об «искусственном интеллекте». Наиболее чуткие ко всему комплексу наук в целом, наиболее образованные люда эпохи пытались выделить что-то общее для всех видов словесного и формализованного рассуждения и проанализировать его. Постепенно, благодаря математике, стали создаваться все более совершенные знаковые системы, которые позволяли всерьез ставить вопрос о знаковом моделировании логического.

XIX век был веком кульминации классической математики и, как всегда бывает, именно поэтому был веком зарождения нового взгляда на математическое знание, на его роль в человеческом познании и его связь с другими науками, в том числе с логикой.

К началу нашего столетия математическая логика и «языковая» логика настолько близко подошли друг к другу, что многими учеными стали рассматриваться как два аспекта одной науки. Произошло великое воссоединение разошедшихся когда-то направлений человеческой мысли. Многое теперь было готово для появления кибернетики; однако не было ясного осознания того, что все процедуры рассуждений и вычислений, производимые по четким правилам, формализованные вычислительно-дедуктивные процессы — в определенном смысле (и при определенных ограничениях) эквивалентны и что их изучение разными науками обусловлено лишь историческими и методологическими причинами.

Поколение математиков и логиков, родившихся уже в XX веке, пользуясь созданным к этому времени мощным аналитическим аппаратом, установило довольно четкие границы понятий «вычислимость» и «выводимость». В век дифференциации наук логика стремительно повела широкий комплекс научных дисциплин к синтезу. Оказалось, что нет принципиальной разницы между арифметикой, логикой и механическим моделированием поведения людей и вещей. Оказалось, что все эти средства потенциально одинаково пригодны для моделирования, то есть адекватного (часто, правда, только с тем, или иным приближением) описания и предсказания любого детерминированного процесса.

Вышедшая в это время на научную сцену семиотика позволила взглянуть на программу формализации математики, провозглашенную Гильбертом, не как на идеалистическую утопию, а как на серьезную программу разработки средств знакового моделирования регулярно осуществляемых процедур дискретного рода. Но как раз к этому моменту технические достижения позволили претворить знаковое моделирование в физическое. Только недавно соединившиеся математика и логика объединились теперь с электроникой и, взаимодействуя с науками о жизни и технике, положили начало кибернетике.

«Бумажная» математика, разумеется, от этого не пострадала; совсем наоборот, она получила теперь в свое распоряжение мощные вспомогательные средства. Громадное же прикладное значение кибернетики, скажем точнее — социальное ее значение — сделало таким же громадным и значение математики, которая теперь органично включила в себя логику. Сейчас мы видим уже контуры «супернауки», в которой наименования «математика», «логика», «теория логического вывода», «теоретическая кибернетика», «программирование», «теория систем», «семиотика» и другие становятся названиями отделов и подотделов.

Однако диалектика развития такова, что именно появление кибернетики поставило серьезнейшие проблемы. Иллюзия Лейбница, будто с появлением «механического интеллекта» все станет просто, рассеялась как дым. Диалектический процесс познания нельзя в целом автоматизировать— истина по своей сути не формальна, а содержательна. И чтобы перекинуть мост между формальной доказуемостью и содержательной истинностью, пришлось разработать специальную науку —логическую семантику.

Лейбниц думал — и многие еще недавно склонны были с ним соглашаться, что все, происходящее в реальном мире и сфере абстракций, в принципе может быть описано на формализованном языке, позволяющем сводить решение любых научных или практических вопросов к вычислениям. Теперь мы понимаем, что это не так. Результаты Гёделя накладывают четкие ограничения в возможности подобного подхода. Кроме того, приходится учитывать то, что сами формализованно-детерминистские предписания могут носить различный характер —они могут иметь вероятностную природу и «уживаться» с принятием решений и актами «свободного» (то есть не предопределенного детерминистским предписанием) выбора.

Возник взгляд — его со всей решительностью высказал «отец кибернетики» Н. Винер, что мы живем в «вероятностной вселенной»*. Здесь своеобразную перефразировку получила другая идея того же Лейбница — идея о множественности «возможных миров».

В настоящее время, во всяком случае, бесспорно, что на многие реальные процессы следует смотреть как на формализуемые, детерминируемые, происходящие по четким, однозначно понимаемым правилам именно «в принципе». Но быть формализованным, детерминированным в принципе — это не то же самое, что быть фактически представленным на языке какой-то формальной системы или быть детерминированным конкретным, доступным для выявления и формулировки алгоритмом. Да и сами формализуемость, детерминистичность, регулярность поведения — словом, формальность и алгоритмичность — могут быть разной «силы». Поэтому часто говорят о формализуемости и детерминируемости различной степени и для исследования более слабых их вариантов используют разнообразный «нелогический» математический аппарат — теорию игр, исследование операций, теорию массового обслуживания, теорию статистических решений, математическую теорию планирования эксперимента — аппарат, так или иначе связанный с теоретико-вероятностными представлениями и методами.

Необходимость учета более слабых форм логической детерминированности вызвала к жизни исследования различного, рода ослаблений понятия алгоритма (вычислимости). Возникли теоретические концепции «недетерминистских» и «расплывчатых» алгоритмов. По своей логической основе эти теории оказались связанными уже не с двузначной логикой —логикой истины и лжи, которая рассматривалась в этой книге, а с логиками многозначными и беско-нечнозначными. В многозначных логиках используются не два, а более значений истинности; в самой «простой» из них истинностных значений оказывается три — истинность, ложность и неопределенность. В бесконечнозначных логиках предполагается счетно-бесконечное (то есть перечислимое числами натурального ряда) или даже контитуальное множество значений истинности. Такие логики, грубо говоря, моделируют свойство человеческих суждений располагаться на «непрерывной» шкале правдоподобия (достоверность, правдоподобие различной степени, абсолютная ложность).

* Винер. Кибернетика и общество. М., 1958 (см. Предисловие «Идея вероятностной Вселенной»).

Отказ от принципа обязательной дихотомии «истинное-ложное» явился важным завоеванием математико-логической мысли XX столетия, отражающим диалектическую при. роду человеческого познания. Логика, продолжая развивать и углублять свой формальный аппарат (который становится все более сложным, мощным и разнообразным), таким образом более решительно, чем ранее, обращается к учету свойств реального мышления. Это проявляется, в частности, в появлении таких ослаблений понятия алгоритма (вычислимости), которые связаны с задачей отображения в логике «человеческого фактора». Одним из таких ослаблений является понятие предписания алгоритмического типа, предполагающее, что «исполнительным устройством» для алгоритмов является человек с присущими ему ограничениями и свойствами. Не останавливаясь на всех этих вопросах более подробно, мы отсылаем читателя к имеющейся на этот счет литератутуре*.

Отметим также еще один существенный момент. Пересмотр «традиционных» представлений о логической детерминированности, связанные с этим расширение понятия алгоритмического процесса и появление «новых логик» обусловлены не только возрастающей ролью «человеческого фактора». Даже те отрасли знания, которые занимаются исключительно — или почти исключительно—«мертвой» природой (и прежде всего физика), сталкиваются ныне с ситуацией, когда говорить об алгоритмическом познании объектов приходится в каком-то новом, не до конца еще ясном смысле. Уяснение назревающего нового представления о логической детерминированности составляет теперь одну из самых привлекательных для пытливого исследователя проблем. Эта проблема порождает множество более частных вопросов.

Что такое язык вообще и каковы особенности научных языков? Как следует понимать отображение реальности в понятийной теории, коль скоро она выражена некоторой знаковой системой? В каком смысле такая теория предсказывает новые явления? Как в логическом плане соотносятся между собой «теоретические» понятия — понятия дедуктивных наук — и понятия «эмпирические», формирующиеся в опытно-экспериментальном познании? Комплекс подобных вопросов оказывает сильное влияние на развитие теории знаковых систем — семиотики и многие аспекты методологии науки.

В задачи данной книги не входит подробный философский анализ представлений о логической дедукции и алгоритмической процедуре как инструментах познания. Поэтому и в данном случае мы ограничимся фактической стороной дела и сравним то представление о научном описании Вселенной, которое господствовало сто — двести лет назад, с современными представлениями.

Открытие И. Ньютоном закона всемирного тяготения и поразительное по своей точности подтверждение этого закона последующими астрономическими наблюдениями привело к концепции, которая получила название «лапласовского детерминизма», поскольку была образно и четко сформулирована французским математиком, астрономом и физиком Пьером Лапласом. Вот его знаменитые слова:

«Мы должны рассматривать существующее состояние Вселенной как следствие предыдущего состояния и как причину последующего. Ум, который в данный момент знал бы все силы, действующие в природе, и относительное положение всех составляющих ее сущностей, если бы он был еще столь обширным, чтобы ввести в расчет все эти данные, охватил бы единой формулой движения крупнейших тел Вселенной и легчайших атомов. Ничего не было бы для него недостоверным, и будущее, как и прошедшее, стояло бы перед его глазами»[*].

В этом рассуждении присутствует не только непререкаемая убежденность в принципиальной жесткой детермировакности явлений природы, но и глубокая уверенность в возможности — правда, тоже принципиальной — такой теории, которая абсолютно точно отражает развитие событий во Вселенной, то есть теории, представляющей собой знаковую модель, изоморфную реальности - такая уверенность звучит в ссылке на «формулу», ибо Лаплас, будучи математиком, подразумевал под последней, конечно, математическое соотношение — соотношение, содержащее в качестве переменных «наблюдаемые» физические параметры: координаты, импульсы, время; подставляя в эту «формулу» любое значение временной переменной, «всеобъемлющий ум» мог бы, считал Лаплас. вычислить значение других переменных, то есть узнать положение и скорость любой частицы материи в соответствующий момент времени.

В лапласовском подходе нельзя не обнаружить сходства с изложенным в гл. II проектом Лейбница. Роль «универсальной характеристики» — языка, на котором, по замыслу последнего, в принципе станет возможной запись всей информации о сущем, Лаплас отводит языку дифференциальных уравнений, а роль формального аппарата, позволяющего оперировать с выражениями этого языка («исчисления умозаключений»)—физическим законам, облеченным в математическую форму. В силу конкретности этого представления о научном языке и аппарате выводимости лапласовская концепция произвела гораздо более сильное впечатление на умы, чем лейбницевская. Она, казалось, открывала ясный путь к алгоритмизированному познанию всех аспектов мира (включая живую материю, которая, как считалось, в конечном счете управляется физико-химическими законами и ничем иным).

В концепции Лапласа оставался, правда, один не совсем ясный пункт. Для окончательного ее утверждения необходимо было принять тезис о том, что физических законов — законов основных, исходных, из «суперпозиции» которых строятся все остальные закономерности действительности, существует не так уж много и что все они имеют сравнительно простое математическое выражение; кроме того, нужно было допустить абсолютную строгость каждого физического закона и то, что фундаментальные законы с полной определенностью могут быть установлены с помощью опыта. Все эти тезисы во времена Лапласа не имели прямых подтверждений, но, вероятно, мало кто из представителей «точного естествознания» сомневался тогда в их справедливости.

Когда начиная с конца XIX века логика была математизирована, математика логизирована, а понятие об алгоритмической процедуре стало приобретать четкий смысл, возник вопрос о заполнении этих пробелов. В числе 23 наиболее актуальных математических проблем, провозглашенных Гильбертом на Втором Международном конгрессе математиков, оказалась следующая, шестая по номеру, проблема: «Математическое изложение аксиом физики». Если бы ее удалось решить, то можно было бы, наконец, сказать, что «алгоритм познания Вселенной» находится в наших руках.

Однако появление квантовой теории подорвало надежды на такой исход. Сформировался взгляд, что действительность состоит как бы из двух слоев, один из которых (функция состояния физической системы, или волновая функция) характеризуется определенностью развития на каждом этапе, но не доступен прямому наблюдению, а второй вмещает в себя наблюдаемые величины (координаты, скорости, энергию и т.д.), но не детерминируется однозначным образом. Эта «двуслойность» физической реальности, открытая новой физикой, означает, что статистичность — неустранимый атрибут мира: строгого алгоритма, описывающего наблюдаемые явления, не может существовать даже в принципе. В ней, этой «двуслойности», тоже одна из причин, заставляющих современных ученых искать «новые логики»: «вероятностную логику», «логику квантовой механики» и т. п.

Но вероятностно-статистический характер физических процессов — не единственный сюрприз, преподнесенный квантовой теорией. В ее рамках возникает небывалая «завязанность» всех процессов и событий физической реальности. Строго говоря, квантовая физика не имеет права говорить о волновых функциях отдельных систем, а может рассматривать лишь «волновую функцию мира». Например, для того, чтобы развить квантовую электродинамику, охватывающую теорию элементарных частиц, необходимо учитывать процессы, происходящие в галактиках. Это в новом свете рисует феномен приблизительной верности — объективной, но вместе с тем относительной истинности — естественнонаучных утверждений о событиях физического мира и еще раз подчеркивает важное место, которое в процессе познания занимают «внелогические» элементы мышления ученых: интуиция, догадка, вдохновение. Какая многогранная картина «неалгоритмичности» бытия и познания возникает в результате всего этого перед нами!

Каково же тогда значение логико-алгоритмических методов, которым посвящена эта книга? Диалектика реального мира и мышления такова, что движущийся, развивающийся, «завязанный», «неалгоритмический» мир мы познаем в значительной мере, используя средства логики и аппарат эффективной вычислимости. И там, где эти средства и аппарат оказываются применимыми, все возрастающую роль играют кибернетические «усилители интеллекта».

Очерченные выше аспекты осмысления мира и науки выходят за рамки данной книги. Впрочем, мы не затронули и многие интересные проблемы, достаточно близкие к рассмотренным в ней вопросам.

В стороне остался не только вероятностно-статистический аспект кибернетики, «неопределенностный» срез отображения действительности в научном познании и специфически-человеческая (относящаяся к психологии) составляющая логических исследований, но и такие тесно связанные с классической математической логикой и хорошо развитые разделы теоретической кибернетики, как теория автоматов или приложения логики в технике. Неосвещенными остались глубокая внутренняя связь конструктивного направления в математике и логике с вычислительно-кибернетическим кругом идей и задач[*], а также параллели между результатами некоторых психологических работ и положениями конструктивной математики[**]. Мы ничего не сказали об отечественной школе кибернетики как комплексного направления научного поиска и новейших решений в сфере техники — школе, которую возглавляет председатель Научного совета по кибернетике Академии наук СССР академик Аксель Иванович Берг, о замечательных кибернетических идеях и исследованиях покойных Алексея Андреевича Ляпунова и Михаила Львовича Цетлина, о разнообразных направлениях кибернетики, в которых работают ныне здравствующие советские ученые. Не коснулись мы и многих философско-методологических вопросов, возникших перед исследователями в результате появления кибернетики. Рассказ об этих вопросах может явиться темой не одной книги.

* * *

Создатели этой книги благодарны всем тем, кто оказал им помощь — критикой и советами — при окончательной отработке ее содержания. Они выражают особую признательность Д.П.Горскому Б. А. Кушнеру и Г. И. Сыркину, чьи рекомендации особенно содействовали улучшению текста.

Оба автора совместно работали над рукописью и несут за книгу солидарную ответственность. Правда, имеется одно исключение: первую часть названия книги — «Жар холодных числ» (из стихотворения А. Блока «Скифы») предложил В. Н. Тростников, а Б. В. Бирюков добавил вторую —«и пафос бесстрастной логики» (уже не из Блока...).

Борис Владимирович БИРЮКОВ, Виктор Николаевич ТРОСТНИКОВ

ЖАР ХОЛОДНЫХ ЧИСЛ И ПАФОС БЕССТРАСТНОЙ ЛОГИКИ

Редактор С. Столпник. Художник Р. Варшамов. Худож. редактор М. Гусева. Техн. редактор А. Красавина. Корректор Н. Мелешкина.

Цена 35 коп.


Загрузка...