В поисках чуда

Способны ли машины порождать себе подобных, как живые существа? Возможна ли в процессе такого самовоспроизведения прогрессивная эволюция, ведущая к появлению «потомков», гораздо более совершенных, нежели их «предки»? Будут ли когда-нибудь автоматы испытывать эмоции — радоваться, грустить, негодовать? Наконец, хотеть чего-то, самостоятельно намечать себе ту или иную цель, которую перед ними вовсе и не ставил их конструктор?

В апреле 1961 года эти проблемы поднял академик Андрей Николаевич Колмогоров в своем знаменитом докладе «Автоматы и жизнь», подготовленном для семинара научных работников и аспирантов механико-математического факультета МГУ.

Дело Пигмалиона и Галатеи

— Я не вижу никаких принципиальных ограничений в кибернетическом подходе — к проблеме жизни.

Человек является материальной системой конечной сложности, весьма ограниченного совершенства и поэтому доступен имитации.

Так говорил человек, роль которого всемирно известный американский ученый, общепризнанный «отец кибернетики» Норберт Винер оценивал следующим образом: «Все мои действительно глубокие идеи содержались в работе Колмогорова до того, как они появились в моей собственной, хотя мне и потребовалось много времени, чтобы узнать об этом.

Это дает Колмогорову приоритет, и хотя этот приоритет лишь частичный, тем не менее я хочу подчеркнуть, что есть все основания считать его человеком, не только самостоятельно открывшим значительную часть предмета, но и впервые написавшим о нем».

Разумеется, кибернетика впитала в себя многие идеи (Винер, в частности, ссылается на исследования академиков И. П. Павлова, А. Н. Крылова, Н. Н. Боголюбова), но бесспорно, что как концепция, как программное направление она впервые была сформулирована им самим. Его книга «Кибернетика», вышедшая в США, стала научным бестселлером 1948 года.

Она дала мощный импульс новым исследованиям в самых различных областях науки.

В 50-х годах английский математик А. М. Тьюринг в своей работе «Может ли машина мыслить?» обсуждал перспективу — удастся ли сконструировать робот, который нельзя отличить от человека?

Постойте-ка… Что-то очень знакомое. Ах, да!

В одном из произведений немецкого романиста и композитора Э. Т. А. Гофмана повествуется об Олимпии, заводной кукле, изготовленной механиком Спаланцани, — она была похожа на живого человека как две капли воды. Но то сказка!

В поэме Овидия «Метаморфозы» изложено древнегреческое предание о Пигмалионе. Скульптор, к 271 тому же женоненавистник, он вдруг страстно полюбил изваянную им статую девушки — и та ожила, прекрасная Галатея, дабы осчастливить своего творца. Опять миф!

Но вот в середине XX века давний мотив легенд, традиционная тема фантастики обретает новое звучание. Вокруг кибернетических «Галатей» и «Олимпий» завязалась шумная дискуссия.

— Создание искусственных живых существ — мыслящих, творящих, радующихся, страдающих и способных производить собственных «отпрысков»?

Полноте! Хороша была бы электронная Галатея с походкой шагающего экскаватора и хваткой Каменного гостя…

Перчатка, брошенная скептиками, поднята академиком С. Л. Соболевым:

— По всей вероятности, из электронных ламп, конденсаторов, сопротивлений и катушек такую машину сделать нельзя. Полупроводники расширяют возможности построенных из них систем. Но как только люди научатся применять в автоматах, например, белковые вещества и обнаружат полезность такого нововведения, они немедленно употребят этот материал. Бессмысленно ставить здесь какие-либо запреты и ограничения.

Ну, а что могут и чего не могут сегодняшние машины?

Все, кто пожелает проиграть музыкальные пьесы, сочиненные машиной «Урал-2» по программе московского ученого Р. X. Зарипова, найдут их в 15-м выпуске сборника «Проблемы кибернетики» за 1965 год.

Там же помещены произведения и других электронных авторов. В частности, вычислительное устройство «Урал», запрограммированное Р. Г. Бухараевым и М. С. Рытвинской (Казанский университет), положило на музыку элегические стихи. Ценителям романсов не следует, конечно, забывать, что это лишь первые попытки автомата служить Полигимнии и ее сестрам. Да и другим музам тоже: машина пробует свои силы также на литературном поприще.

Без божества, без вдохновенья?

Несколько лет назад в зарубежной прессе промелькнули сенсационные сообщения о поэтических упражнениях электронных версификаторов. Один из них, лирик РКА-301, сработанный американскими физиками, располагая запасом в сто слов, выдавал в минуту десятки и сотни строф, напоминавших не очень вразумительные опусы современных авангардистов.

А вот образец прозы — она принадлежит перу «Каллиопы», французской машины, носящей имя музы — покровительницы красноречия: «Мой горизонт состоит лишь из красной портьеры, откуда с перерывами исходит удушливая жара. Едва можно различить мистический силуэт женщины, гордой и ужасной; эта знатная дама, должно быть, одно из времен года. Я больше ничего не вижу и продвигаюсь к занавесу, который мои руки смущенно раздвигают…» И так далее, в том же духе.

Что ж, символическое признание: творческий горизонт, задернутый шторами ограниченности… Удастся ли когда-нибудь бездушным роботам «раздвинуть занавес», за которым откроется перспектива осмысленной литературной деятельности?

Робот взывает о помощи, на выручку спешит творец. Сумеет ли человек передать кибернетическим устройствам хоть капельку своего вдохновения?

— А почему бы им не писать? — так отвечал академик А. Н. Колмогоров на вопрос о потенциальных возможностях машин-литераторов. — Сейчас мы всерьез не думаем о создании подобных автоматов.

И даже если во Франции появился электронный поэт («Каллиопа» фабриковала и вирши. — Л. Б.), к серьезным работам это не имеет отношения. Но допустим, будет сконструирована машина, которая способна написать поэму, равноценную «Медному всаднику».

Такая машина не может быть устроена проще, чем мозг Пушкина… Чтобы осуществить обучение такого автомата, пришлось бы промоделировать общественную среду, вне которой поэзия не может возникнуть, все развитие культурной жизни того общества, в котором поэты развиваются. Проблема неимоверно сложна. Так что пока конкуренция автоматов настоящим поэтам не страшна…

Пока действительно не страшна. Ни поэтам, ни прозаикам. Но кибернетические кандидаты на Парнас, переживающие сейчас пору своего младенчества, непрестанно совершенствуются.

«Ты въедешь скоро в трех верстах от единственного поместья», «Вы будете беспокоить ваших стариков», «Рано мать попьет». Эти и десятки других подобных фраз сконструированы машиной «Стрела» по программе Н. Г. Арсентьевой (Институт прикладной математики АН СССР). При составлении алгоритмов Нина Георгиевна опиралась на результаты кропотливого анализа, которому она подвергла пушкинские «Повести Белкина». Как видно, получались не только грамматически правильные, но и осмысленные высказывания. Однажды машина самонадеянно заявила: «В самом деле, я не ошибаюсь». Если бы это было так! Что ж, с синтаксической стороны все обстояло более или менее благополучно. Зато со смысловой…

Некоторые «пробы пера» «Стрелы» выглядели и так: «Накануне красной тройки мы поспешим, может быть, въехать под своим богатым волнением…»

Эксперименты помогли выявить отдельные особенности сложнейшего и удивительнейшего явления, настоящего чуда, которое кажется нам таким простым и естественным, — изреченной мысли. В то же время они дали почувствовать, что нужен более совершенный набор инструкций, который даст машине возможность самой распознавать нелепость или осмысленность синтезированных ею текстов. Успешную попытку создать такой алгоритм предприняли А. А. Стогний и Н. М. Грищенко под руководством академика В. М. Глушкова. Другой киевский математик, Э. Ф. Скороходько, составил программу, по которой автомат строил осмысленные предложения.

«Осмысленные» — значит, не противоречащие реально возможной ситуации. К ним не могло принадлежать, например, такое (из перлов «Каллиопы»): «Эта знатная дама, должно быть, одно из времен года».

Если раньше машина бездумно соединяла части речи в грамматически правильные сочетания, то теперь она начинает постигать значение слов, вникать в смысл высказываний. Робот учится творить. Но если даже он и не преуспеет в синтезе текстов и мелодий, то это ничуть не умалит его заслуг в анализе произведений литературы и искусства, созданных человеком.

Человек — это стиль, и каждому художнику присущи свои неповторимые особенности, излюбленные приемы. Выявляя их, машина устанавливает, может ли данному писателю или композитору принадлежать то или иное произведение, автор которого не известен.

Конечно, речь идет скорее об услугах автомата, заслуги же справедливее отнести на счет его творца, его наставника, его научного руководителя.

На кафедре теории вероятностей механико-математического факультета МГУ, которой заведует академик А. Н. Колмогоров, точными количественными методами изучается русский язык, в частности его ритмика.

Пушкин, Тургенев, Достоевский, Чехов, Блок, Есенин, Маяковский — их, и не только их, тексты препарировались математическим скальпелем. Выяснилось, что художественная проза, как ни странно, почти не отличается по своей ритмике от научной и деловой, хотя стилистическая разница между ними сразу же бросается в глаза (она объясняется, естественно, не распределением ударений, а образностью). Зато чеканная поэтическая речь, бесспорно, обладает целым рядом черт, выделяющих ее среди других языковых построений. Ее метрика может служить объективным мерилом при анализе стилистической манеры того или иного автора.

Подобные исследования, понятно, не обещают сиюминутных выходов в практику. Однако они, несомненно, обогатят литературоведение, помогут познать природу творчества, «поверить алгеброй гармонию», заменить расплывчатые литературоведческие дефиниции математически строгими объективными оценками. Вкупе с теоретическими и экспериментальными результатами других ученых они приблизят эру мыслящих машин.

Перед девятым валом

16 марта 1963 года телеграф принес из Рима весть: международная премия Бальцана за достижения в области математики присуждена советскому ученому А. Н. Колмогорову. Вместе с Колмогоровым наградой того же фонда, но уже по другим разделам, были отмечены австрийский профессор Карл фон Фриш (биология) и американец доктор Сэмюэль Э. Моррисон (история).

Заметьте: работы относятся к трем разным научным сферам и изложены на трех непохожих языках — русском, немецком, английском. А ознакомиться с ними должны были итальянцы. Да и не только с ними — ведь предстояло выбрать наиболее достойные из многочисленных исследований, непрестанно публикуемых на десятках языков. Впрочем, самим ученым еще важнее быть в курсе всего, что достигнуто их заграничными коллегами.

На первый взгляд тут нет ничего особенного.

Подумаешь — перевод. Миллионы людей освоили это не бог весть какое хитрое ремесло. И все ж…

О том, что в СССР создана оригинальная конструкция турбобуров, фирмы США узнали лишь 6–7 лет спустя после появления наших публикаций.

Целых пять лет и 200 тысяч долларов затратили американцы на разработку системы переключений в линиях связи. Увы, решение, найденное с большим трудом, можно было в готовом виде почерпнуть из широко доступных советских источников, ибо наши ученые и инженеры справились с той же задачей еще в 1950 году.

По данным ЮНЕСКО, Советский Союз издает вчетверо больше переводной литературы, чем США; в девять раз больше, чем Япония. В 1953 году на базе ВИНИТИ (Всесоюзного института научной и технической информации) у нас создан объединенный «Реферативный журнал». Кратко излагая содержание статей из 100 с лишним стран мира, он охватывает все или почти все главные отрасли' знаний. «Русское реферирование, — признают специалисты США, — достигло такого уровня, когда американские ученые черпают сведения об успехах своих же соотечественников из советских рефератов». ВИНИТИ, эту грандиозную фабрику по экстрагированию информации, обслуживают десятки тысяч переводчиков и редакторов. Столько внимательных глаз! Неужто они могут что-то проглядеть?

О полезном техническом новшестве — съемных протекторах для автомобильных шин — американские журналы сообщили в 1953 году. А наши о том же самом — через шесть лет! Увы, подобные казусы — не редкость.

Ежегодно на «рынок текстов» выбрасывается 3 миллиона научных статей, 60 тысяч книг (имеются в виду, естественно, не тиражи, а названия), 200 тысяч описаний к авторским свидетельствам и патентам. Настоящее бумажное цунами! Каждый день к уже имеющимся химическим журналам прибавляется по одному — по два новых. Даже самый усидчивый химик, с маниакальным упорством глотающий по 20 статей в сутки круглый год без передышки, не в силах ознакомиться и с десятой долей всех периодически поступающих публикаций, относящихся к его профессии. А ведь ознакомиться мало — надо «переварить» прочитанное.

Не лучше обстоит дело в математике, физике, биологии, на других важнейших направлениях научного прогресса. Семь миллиардов страниц ежегодно добавляются к уже погребенным в библиотечных «колумбариях».

Мозгу нужен могущественный союзник, чтобы во всеоружии встретить девятый вал информации.

Творец взывает о помощи — на выручку спешит робот.

ИПС… Это инициалы «спасательной службы» — информационно-поисковой системы. Ее назначение понятно из самого названия. Арсенал ее средств включает в себя перфокарты, микрофильмы, счетно-решающие устройства. Ее профиль может быть любым — от математики до медицины. В Советском Союзе первая ИПС была разработана в Москве, в Институте хирургии имени А. А. Вишневского.

Теперь такие исследования ведутся в Ленинграде, Киеве, Минске и других городах.

В Украинском научно-исследовательском институте туберкулеза и грудной хирургии под руководством профессора Н. М. Амосова организован архив, где истории болезней (пороков сердца) заносятся на перфокарты. Собранные сведения предназначены для ввода в электронные машины. Создаваемая в институте ИПС станет первым этапом на пути к построению целой их сети, охватывающей лечебные учреждения всей страны. Вынашивается проект медицинского информационного центра. В Институте кибернетики АН СССР уже изучаются способы передачи медицинских данных в виде чисел и кривых.

В лаборатории электромоделирования ВИНИТИ коллектив ученых (А. Л. Сейфер и другие) занят проблемой автоматического поиска химической информации. Здесь рождается «электронная энциклопедия». Команду: «Найти все вещества с такой-то совокупностью свойств!» — машина «Урал-4» выполняет за 5–6 секунд, просматривая пакет, содержащий 40 названий. Сплошной перебор всего информационного массива неорганической химии и извлечение из него нужных справок отнимает 20–25 минут.

Проектируется ИПС по математической теории эксперимента (В. В. Налимов, Ю. П. Адлер, Ю. В. Грановский).

Будут, непременно будут машинные информаторы, всеохватывающие, емкие по содержанию, универсальные и специальные, с оперативными службами поиска нужных сведений, с электронными референтами и переводчиками.

…«Машина для автоматического производства нуждающихся только в литературной обработке готовых печатных переводов с одного языка одновременно на ряд других языков» — так назвал свое изобретение преподаватель истории техники Петр Петрович Троянский. Патентную заявку он подал 5 сентября 1933 года. И вскоре получил авторское свидетельство за № 40995. Оно удостоверяло, что сконструировано устройство «для подбора и печатания слов при переводе с одного языка на другой», то есть для механизированного поиска русских эквивалентов каждому члену переводимого предложения с тем, чтобы оттиснутую на бумаге заготовку просмотрел еще и выправил корректор. По идее Троянского, человеку не нужно было самому копаться в словаре; ему оставалось только подогнать друг к другу по форме и ПО смыслу найденные машиной существительные, глаголы и прочие части речи.

Детище Троянского представляло собой скорее автоматизированный словарь. Бесспорно, богатый: в нем умещалось 80 тысяч корней — в несколько раз больше, чем употребляли Пушкин и Толстой. Но словарь еще не толмач. К тому же агрегат являлся механической системой, не электронной, так что по быстродействию, естественно, не смог бы тягаться с нынешними своими потомками. Тем не менее он по праву вошел в историю как первая попытка освободить переводчика от чисто механических операций, не требующих интеллектуальных усилий, зато пожирающих немало времени и мешающих сосредоточиться на творческой стороне дела.

Интересный замысел советского изобретателя опередил эпоху — его дальнейшее развитие стало возможным лишь много лет спустя на базе радиоэлектроники и кибернетики.

В декабре 1955 года быстродействующая электронная счетная машина (БЭСМ) дала вполне удовлетворительный подстрочник к одной английской научной книге. Инициаторами эксперимента были сотрудники Института точной механики и вычислительной техники И. С. Мухин, Л. Н. Королев, С. Н. Разумовский.

Машина держала в памяти 952 английских слова и 1073 их русских «двойника». При поиске русских эквивалентов точное их соответствие оригиналу по форме и по смыслу контролировалось самой машиной. Ею же из слов, подобранных на основе такого анализа, синтезировалось русское предложение с естественным для нашего языка строем и даже со знаками препинания.

В июне 1956 года появился первый автоматический перевод с французского на русский. Его выполнила машина «Стрела» по программе, составленной коллективом ученых (О. С. Кулагина, Г. В. Вакуловская и другие) под общим руководством одного из пионеров кибернетики — А. А. Ляпунова, ныне члена-корреспондента АН СССР. Электронный «толмач» располагал запасом в 1156 самых употребительных французских слов. Кстати, в своих первых экспериментах с машинным переводом на английский (январь 1954 года) американцы ограничились набором в 250 русских слов.

Впрочем, дело не в богатстве лексикона. В житейских разговорах мы запросто обходимся несколькими сотнями слов. Если их список возрастет до 2500, то, как установили сотрудники Таллинского научно-исследовательского института педагогики, он покроет наши потребности в 80 случаях из 100. Остальные десятки тысяч русских слов гораздо менее употребительны и встречаются куда реже. Главное в другом.

Никому не известен психофизиологический механизм творческого процесса, благодаря которому переводчик расшифровывает чужеземные письмена и передает на своем языке заложенные в них мысли.

Машине же нужна исчерпывающая инструкция, предусматривающая каждый ее шаг.

Вся процедура автоматического перевода расчленяется на элементарные логические операции.

Программа для «Стрелы» состояла из 17 сложно взаимосвязанных блоков (разделов), включавших 8500 команд. Целый устав! И преподробнейший. Тем не менее он давал правила поведения лишь в простейших ситуациях, да и то не во всех.

Вот, к примеру, омография, когда разные понятия записываются абсолютно одинаково: коса, лук, пол, нота, гол. Еще Троянский в своем механизированном словаре приводил все их толкования: скажем, коса может оказаться женской прической, песчаной отмелью, сельскохозяйственным орудием. То же явление свойственно и другим языкам. Нужный вариант должен был выбрать корректор. «Стрела» в подобных случаях печатала все русские значения французского омонима; оставить лишь одно, единственно нужное, отбросив остальные, она не умела. Вот если бы она понимала смысл фразы, сама чувствовала контекст, тогда другое дело, но…

«Электронный мозг» еще только учится этому искусству.

Сейчас автоматическим переводом и математической лингвистикой у нас занимаются сотни людей, десятки лабораторий и групп как в Москве (МГУ, ВИНИТИ, Математический институт имени В. А. Стеклова, Институт прикладной математики, Институт языкознания АН СССР, Центральный научно-исследовательский институт патентной информации, другие учреждения), так и в других городах — в Киеве, Новосибирске, Ленинграде, Тбилиси, Ереване, Горьком, Саратове, Ташкенте, Таллине…

Творец и робот в едином строю наступают на разбушевавшуюся стихию информации, отводя от здания науки далеко не мифическую угрозу.

«На всей земле был един язык и одно наречие» — так начинается ветхозаветное предание о пресловутом вавилонском столпотворении. Пока люди понимали друг друга, строительство якобы продвигалось настолько успешно, что доисторический небоскреб достиг колоссальных размеров. Это был вызов самому господу. Но всевышний сразу же смекнул, как пресечь предерзостное посягательство сынов человеческих на его престиж. Нет, он не наслал на возгордившихся своих рабов ни мор, ни потоп, ни пожар.

Просто он взял да и учинил разноязыкость.

Мешанина наречий тотчас разъединила тысячеликую семью строителей, посеяла бестолковщину, распри. И хоть Вавилонскую башню включили потом в список чудес света, представление о ней ассоциируется не столько с величественной монументальностью, символом людского могущества, сколько с беспомощностью, вызванной языковыми барьерами.

Языковая разобщенность давно уже мешает ученым. Особенно сейчас, когда выдвигаются и реализуются проекты, куда более грандиозные, нежели

Вавилонский «столп» и все чудеса древнего мира, вместе взятые. Проекты, которые требуют тесного международного сотрудничества и взаимопонимания.

Гигантские ускорители… Центры ядерных исследований… Трансконтинентальные энергетические, телевизионные, радиоастрономические системы… Глобальная сеть спутников связи или космических метеостанций…

Сверхглубокие скважины…

Без обмена информацией вообще немыслимо создание никаких технических «чудес» — ни сущих, ни грядущих.

«Нужно выработать радикально лучшее средство общения, — считает английский ученый-марксист профессор Джон Бернал, — особенно ныне, когда мир становится действующим научным и экономическим комплексом, в котором вавилонская мешанина языков является ужасающими путами».

Поможет ли робот создать «радикально лучшее средство общения»?

Специалисты осторожны в своих оценках.

«Достижения машинного перевода пока еще достаточно скромны, — признает академик Аксель Иванович Берг, председатель Научного совета по комплексной проблеме „Кибернетика“ АН СССР, — трудно ожидать серьезных, имеющих значение для практики результатов ранее чем через 8–10 лет».

Анализируя возникающие здесь трудности, профессор Колумбийского университета (США) Мортимер Таубе касается и экономического аспекта: «Кодирование печатного текста — дорогая операция. Даже самые пылкие машинопоклонники не отрицали, что автоматический перевод останется экономически невыгодным до тех пор, покуда не будет создано читающее устройство, способное автоматически преобразовывать печатный текст в последовательность отверстий на перфокартах или иной код, легко воспринимаемый машиной. Имеются читающие устройства, которым доступны шрифты стандартной формы и стандартного размера при строго определенном положении букв. Но никто еще не придумал устройства, способного правильно считывать любой шрифт».

Над технической задачей, о которой упоминает Таубе, много лет подряд бились ведущие кибернетики США (Оливер Селфридж, Фрэнк Розенблат) и других стран. Проблема оказалась не из легких.

Соотечественник Таубе, математик Уолтер Питтс, как-то заметил: «Даже определение абсолютно точных и строгих правил узнавания буквы А во всех видах, встречающихся хотя бы в печатном тексте, — грандиозная задача». И тут же выразил сомнение, что ее вообще удастся когда-нибудь решить.

7 февраля 1962 года собрание Академии наук заслушало доклад директора Института автоматики и телемеханики академика В. А. Трапезникова о работе советского ученого Э. М. Бравермана, предложившего весьма перспективный подход к проблеме.

Видеть букву, понимать дух!

Когда мы разглядываем какой-нибудь вензель, его изображение проецируется хрусталиком на глазное дно, которое похоже на соты — оно состоит из великого множества тесно примыкающих друг к другу клеток (палочек и колбочек). Каждый из этих зрительных рецепторов воспринимает лишь кусочек общей картины. Если ячейка оказалась затененной, от нее в мозг по нервному волокну идет иной сигнал, чем от незатененной.

Сетчатку можно моделировать мозаикой, составленной из фотоэлементов. Допустим, их 60 (это несравненно меньше, чем светочувствительных клеток на внутренней стенке глаза, но принципиальной разницы тут нет). И расположены они 10 горизонтальными рядами друг под другом, по 6 штук в каждом ряду. Получилась прямоугольная сетка. Представьте, что на нее упало изображение плоской черно-белой фигуры. Пятерка, не правда ли? Неказистая, но все же не тройка, не семерка, не иная цифра. Мы сразу узнали ее выразительный абрис. А вот машине надо втолковать: мол, данный орнамент есть не что иное, как «5». Пусть от темных участочков в электронный мозг по проводам тотчас понеслись импульсы.

Обозначим элемент, попавший в область тени, единицей, а освещенный — нулем. Обегая картинку слева направо и сверху вниз, развернем последовательность единиц и нулей в строку: 111111 100000 100000 111100 000010 000001 000001 000001 10010 111100.

Если на «сетчатке» машины появятся другие паркетажи, то и соответствующие им комбинации единиц и нулей (импульсов и пауз) будут иными. Каждое сочетание черных и белых клеточек описывается одним-единственным кодовым числом. Геометрически это интерпретируется так: любому из графических вариантов буквы или цифры отвечает только одна точка со своим, «персональным» набором координат (единиц и нулей). Все возможные начертания той же арабской «пятерки», славянского «буки» или иного образа составят целую семью точек, тесно сгрудившихся в некоем многомерном пространстве. Браверман высказал гипотезу, что каждое такое скопление компактно: оно расположено густой галактикой, не перекрывается соседней, даже не имеет выступов, глубоко вклинивающихся в чуждые пределы.

Такие «рои» довольно легко отграничить друг от друга демаркационной линией, а вернее — поверхностью. Правда, семейства могут соприкасаться в некоторых точках, являющихся «местами общего пользования». Скажем, угловатое 6, оно же округлое Б, относится к классу всех «шестерок» и одновременно к классу всех «буки». А некоторые «уродцы» из множества всех Б окажутся «эрзац-пятерками». Но в большинстве случаев водораздел между множествами удается проложить без труда. К этому и свел Браверман задачу автоматического узнавания созерцаемых объектов.

Сперва машина обучалась. Ей представляли карточку за карточкой: вот это сплошь пятерки, хотя они и отличаются друг от друга, это тройки, а это двойки. В запоминающем устройстве после каждой демонстрации оседало число — координаты данной точки. В предположении, что точки каждого образа должны ложиться кучно, электронный мозг размежевывал пространство на объемные доли: тут собралась компания из нескольких пятерок, продемонстрированных машине, значит, здесь же удел всех возможных, в том числе еще не показанных, графических вариантов символа 5; там сконцентрировалось несколько троек, стало быть, туда же попадут и все прочие, пока еще незнакомые их сородичи, когда их предъявят машине.

Затем начался экзамен. Машине предъявляли знак такой формы, какой она еще не видывала. Вычислив координаты новой точки, она определяла, куда отнести незнакомца — к вместилищу ли всех двоек, троек или пятерок.

Сотни правильных и лишь несколько ошибочных ответов — такую уверенность дала опознающей машине программа Бравермана.

Трудно переоценить значение этого и других подобных исследований. Уже говорилось, что одна из проблем автоматического перевода заключается именно в создании читающего устройства. (Одно из таких устройств — ЧАРС-65 — разработано недавно в Институте кибернетики АН УССР. Оно воспринимает буквы и цифры, напечатанные любым шрифтом.

Скорость считывания во много раз выше, чем у человека, — 200 знаков в секунду.) Но дело не только в новых возможностях, которые открываются перед конструкторами электронных «обозревателей» и «архивариусов».

«Если машину можно научить отличать букву А в любом начертании от буквы Б, — пишет харьковский кибернетик Ю. Н. Соколовский, — то ее можно принципиально научить и отличать собаку от кошки, несмотря на разнообразие пород и мастей. А если так, то почему бы не научить машину, снабженную фотоэлектрическим глазом, давать словесные описания того, что она видит перед собой?»

Автоматическое опознавание рассматриваемых объектов пригодится прежде всего там, где анализируются изображения (треки ядерных частиц, снимки небесных гаи, топографические карты, конструкторские чертежи, типографские корректуры, всевозможные кривые — от кардиограмм до сейсмограмм, наконец, почерки, отпечатки пальцев и так далее). А по мнению специалистов США, электронный оператор следя за экраном радиолокатора, смог бы быстрее человека определять тип судов, самолетов или ракет, попавших в поле его зрения. Не случайно работы над устройством «персептрон» (от латинского «понимать», «познавать») велись Ф. Розенблатом в лаборатории аэронавтики Корнельского университета под пристальным надзором «медных касок», как величают военных сами американцы…

«Узнающую» программу несколько иного типа составил советский ученый М. М. Бонгард. Правда, машину «натаскивали» не на рисунках, ей показывали таблицы. Они содержали по три числа в каждой строке. Скажем, 2, 5 и минус 30 в первой.

А во второй — 7, 3 и 84. И так далее. Для всех строчек соблюдался один и тот же закон: произведение первых двух чисел, умноженное на их разность, равнялось третьему числу. По этому правилу строилось несколько таблиц; следовательно, все они принадлежали к одному классу. В таблицах второго и остальных классов взаимосвязь чисел описывалась иными уравнениями. Какими именно — опознающей системе не сообщалось; ей вменялось в обязанность самой расшифровать эти закономерности. Затем электронному «следователю» предъявили таблицу, которой он еще не видел. Числа в ней стояли совсем другие.

Разумеется, зависимость была одной из тех, что фигурировали при обучении, но ее опять-таки не раскрывали. Проанализировав новую «цифирь» в сопоставлении с уже знакомой, перебрав тысячи всех возможных признаков, автомат в конце концов нащупывал основу для сравнения, улавливал сходства и разницу, определял классовую принадлежность созерцаемого объекта — опознавал его.

Когда же машине, запрограммированной Бонгардом и его сотрудниками, поручили важное практическое дело — отличать нефтеносные пласты от водоносных, — неверных определений у нее оказалось в пять-шесть раз меньше, чем даже у многоопытных геологов!

Состояние слоев вдоль пути, проделанного буром, инспектируется приборами. Регистрируется электропроводность, радиоактивность, другие свойства пород — на поверхность по проводам поступает 10–15 показателей. Ни один из параметров в отдельности не обеспечивает надежной оценки. Только взятые в совокупности результаты измерений позволяют прийти к более или менее определенному выводу.

Но даже специалистам самой высокой квалификации успех не гарантирован — настолько сложна общая картина.

Машине продемонстрировали 90 примеров верной индикации — по 45 на нефть и на воду. Затем вручили сразу 180 «экзаменационных билетов» — в каждом предлагалось расследовать свойства незнакомого пласта. Испытуемый не ударил в грязь лицом — лишь в трех случаях не оправдались его прогнозы; люди же, мастера своего дела, на том же самом материале дали больше 15 ложных заключений.

Видимо, электронному геологу-новичку удавалось самостоятельно обнаружить еще и такие признаки нефтеносности, которые ускользали от внимания профессионалов, его учителей.

В работе принимали участие математики, биофизики, геологи: М. Н. Вайнцвайг, М. С. Смирнов, В. В. Максимов, А. П. Петров (лаборатория органов чувств Института проблем передачи информации АН СССР); Ш. А. Губерман, М. Л. Извекова, Я. И. Хургин (Институт нефтехимической и газовой промышленности имени И. М. Губкина).

Хорошие результаты получены и на других обучающихся программах (группой ленинградских исследователей под руководством А. Г. Француза, сотрудниками Института автоматики и телемеханики В. Н. Вапником и А. Я. Червоненкисом).

Сам М. М. Бонгард так комментирует описанные работы:

— Философы и журналисты, пишущие о кибернетике, любят заканчивать статью примерно таким заклинанием: раз человек составил программу, значит он передал ей лишь часть своих знаний; посему-де машина никогда не будет умнее своего создателя.

Про автомат, узнававший нефтеносность пластов, никак не скажешь, что программисты передали ему свои знания: ведь мы ничего не понимали в геологии!

Откуда же программа получила все необходимые сведения? Только за счет наблюдения и, если хотите, «творческого осмысливания» примеров, продемонстрированных при обучении. Других источников информации не было. Становится понятной роль хороших «машинных педагогов» — таких, как Ш. А. Губерман и М. Л. Извекова. Благодаря им универсальная программа, способная решать самые разные задачи, получила специализацию в геофизике. А могла приобрести ее в медицинской диагностике или в промышленной дефектоскопии. И вот ведь что интересно: машина превзошла не только программистов, но даже самих учителей. Когда она сообщила найденные ею признаки, ускользавшие от внимания людей, геологи стали сами, уже без помощи машины, лучше опознавать нефтеносные пласты. Преподаватель и ученик поменялись местами!

Таким образом, опыты с обучающимися программами узнавания положительно отвечают на вопрос: «Может ли робот знать о законах природы больше, чем его творец?»

Уже сегодня машину можно было бы без особой натяжки назвать соавтором некоторых научных работ. Разумеется, никакой мастер не ставит под произведением рядом со своей подписью марку инструмента. Электронный мозг покамест тоже довольствуется ролью орудия, он беспомощен без интеллектуального поводыря. Но разве знала история техники подобное орудие? И кто возьмется определить грань, где кончается робот и начинается творец?

В соавторстве с электронным анонимом

«Машина может брать тот или иной прибор и самостоятельно проводить физический эксперимент.

Автоматизация исследований уже начинает осуществляться при решении таких задач, как, скажем, анализ снимков звездного неба или следов частиц, полученных при фотографировании ядерных реакций.

Что касается теоретических наук, основанных на дедуктивных методах, то здесь возникает не менее интересная задача автоматизации самого процесса научного творчества. В области математики это прежде всего процесс доказательства трудных теорем…

Я вполне серьезно думаю, что через 20–30 лет можно будет и в самом деле наблюдать такие случаи.

Скажем, двое ученых сидят рядом, причем первый не пользуется машиной для доказательств, а второй пользуется. И вот первый, более способный и более трудолюбивый, с удивлением видит, что он делает менее интересные вещи, чем его сосед…»

Этим словам хочется верить больше, нежели чьим-либо иным: они принадлежат лауреату Ленинской премии академику В. М. Глушкову, директору Киевского института кибернетики. Под руководством Виктора Михайловича выполнен целый ряд блестящих работ, подтверждающих справедливость приведенного высказывания. Так, еще в 1958 году глушковцами проведены успешные опыты с машинным доказательством некоторых алгебраических теорем.

Аналогичные эксперименты американский математик Ван Хао поставил в 1960 году.

Конечно, автоматизация научного творчества — замысел дальний. Но и те электронные союзники человеческого мозга, что имеются уже сейчас, оказывают исследователям неоценимую услугу.

Обшивка даже небольшого корабля — это сотни и тысячи сложно изогнутых и аккуратно подогнанных друг к другу металлических лоскутов. Вырезают их из плоского стального листа. Такой раскрой — дело далеко не простое. Киевские ученые (Г. А. Спыну из Института автоматики при Госплане АН УССР, Б. Н. Малиновский из Института кибернетики АН УССР и другие) препоручили его автомату. Они создали систему «Авангард» с управляющей машиной широкого назначения УМШН, которой доверили проектирование и изготовление корпусных деталей.

Новая технология внедрена на одном из судостроительных заводов. Точность и скорость раскроя повысились. Рабочие и инженеры теперь избавлены от многих трудоемких операций. Ежегодно сберегается 200 тысяч рублей. На очереди автоматизация всего процесса — от проектных чертежей до спуска корабля со стапелей.

Аналогичные программы осуществимы и в строительстве самолетов, ракет, реакторов, ускорителей, на любом производстве. А когда-нибудь машины начнут конструировать самих себя, совершенствуясь из поколения в поколение. Уже сегодня они участвуют в синтезе собственных «органов» — отдельных узлов, схем. Так некоторые радиоэлектронные схемы полупроводниковой машины БЭСМ-6 моделировались на ее ламповой предшественнице — БЭСМ-2. Это помогло «потомку» стать совершеннее своего «предка».

Композитор и литератор, переводчик и библиограф, исследователь и конструктор — в какой еще профессии, на каком поприще проявит себя робот?

Бесспорно, есть такие области, где с автоматизацией можно повременить. Сочинять музыку, писать стихи, играть в шахматы человек хорошо сумеет и стародедовскими способами. Что же касается машинной помощи ученому, инженеру, а особенно производственнику, хозяйственнику, плановику, то без нее просто немыслимо выполнение грандиозных задач, стоящих перед нашей страной.

Специалисты прикинули, что если бы не автоматизация, то в планировании, учете, управлении экономикой к 1980 году было бы занято все взрослое население Советского Союза.

Разумеется, машине можно поручить не только «канцелярские» функций.

Одна из героинь этой главы — уже упоминавшаяся УМШН — управляет выплавкой стали в бессемеровских «грушах». Электронные управляющие агрегаты трудятся на химических и нефтеперерабатывающих комбинатах. Они обслуживают и Единую энергетическую систему СССР, в которую уже вошли электростанции на огромной территории — «от Перми до Тавриды, от финских хладных скал до пламенной Колхиды» — и с каждым годом вливаются все новые. Созвездия электрических солнц загораются на карте Сибири, Казахстана, Средней Азии. Они будут соединены линиями высоковольтных передач с европейскими, причем не только советскими, но и зарубежными — в социалистических странах. Ясно, что дирижировать потоками энергии в артериях такого Левиафана под силу лишь быстродействующим «электронным диспетчерам».

Кстати, машины оказывают помощь и в проектировании самой сети электропередающих коммуникаций, как, впрочем, нефтепроводов, газопроводов, дорог.

Схемы железнодорожных перевозок, рекомендованные машиной, выгоднее для государства на 10–15 процентов, а автомобильных — чуть ли не вдвое.

Планирование вручную изживается постепенно и на воздушных трассах.

Список можно дополнить новыми примерами из самых разных областей.

В 1961 году математики Тартуского вычислительного центра подготовили «агрономическую» программу для машины «Урал». Объектом их эксперимента стал производственный план совхоза «Луунья».

Счетно-решающее устройство внесло существенные коррективы в намеченное на 1962 год распределение земель под посевы кормовых культур. Советы «Урала» дали возможность увеличить выход мясо-молочной продукции на 100 гектаров пашни при минимальных трудовых затратах.

Подобные задачи на каждом шагу встречаются в экономической практике. Столетиями они решались на глазок, если не наобум, да и что еще оставалось делать? С карандашом в руках просчитывать все мыслимые комбинации? Но ведь им зачастую несть числа! Эта затея отняла бы целые эпохи. Ничего не попишешь — приходилось порой уповать и на «авось».

К примеру, тот же совхоз «Луунья» поначалу отвел под многолетние травы 694 гектара. А почему не 695? Не 700? Не 500? Не 100? Видимо, так подсказало людям их чутье. Спору нет, эстонские животноводы и хлеборобы на весь мир славятся своим умением вести хозяйство. Однако интуиция — вещь обманчивая. Сколько раз самые, казалось бы, безупречные планы, тщательно продуманные человеком, на поверку (после строгой математической «экспертизы») выходили далеко не лучшими! Вот и «Урал» предложил занять под травы не 694, а 321 гектар; под сахарную свеклу — не 10, а 20; под огородные культуры (морковь, редис, лук) — столько же, сколько намечалось раньше (10 гектаров). Зато под бобовые чуть ли не в 20 раз больше: вместо 17,5 — 331 гектар! Впрочем… опять-таки почему не 330? Не 229, не 228, не 227 и так далее?

Все зависит от критерия, заложенного в программу. Конечно, диктуют его математикам те же агрономы, зоотехники, экономисты — знатоки своего дела. Так что машина лишь выдает то, чего от нее хотели сами специалисты. Но выдает после строго количественного анализа наиболее разумный вариант — не просто хороший, какой, вероятно, нашли бы и люди, а лучший из миллионов.

И здесь огромна заслуга математиков.

Нехитрая вроде бы задача: как наиболее рационально организовать грузопотоки при перевозке зерна от десяти колхозов к трем элеваторам? Если бы электронный мозг, пусть даже самый быстродействующий, терпеливо перебирал все возможности до единой, он, мягко выражаясь, не управился бы к сроку. Сменились бы миллиарды поколений, сам бы он рассыпался в прах, а своего мнения так и не успел бы сообщить. Собственно, в ответе и нужда бы отпала. Ясно, что программистам шага не ступить без удобных схем, позволяющих резко сузить зону поисков и быстро «запеленговать» в ней нужный результат.

Впервые такой «снайперский» способ был придуман у нас. Его автор — Л. В. Канторович, ныне академик, сотрудник Новосибирского института математики. Еще в 1939 году он опубликовал исследование «Математические методы организации и планирования производства», которое вскоре выросло в целую дисциплину — линейное программирование. Лишь в 1948 году аналогичные работы развернулись в США, причем были вторично получены многие результаты, к которым уже давно пришел Канторович.

Где ты, «ауреа медиокритас»?

Линейное программирование вышло на просторнейшее индустриально-аграрное поле деятельности, охватив широкий спектр задач: о распределении посевных площадей, о составлении кормовых рационов, о перевозках грузов, о построении транспортных и энергетических сетей, о подборе шихты для выплавки чугуна и стали, о проектировании и эксплуатации нефтяных месторождений, о планировании производства, об автоматическом регулировании…

А говорят, все началось с «головоломки фанерного треста»: как лучше всего раскраивать материалы, чтобы поменьше оставалось отходов… Потом частную задачу обобщили: как организовать весь комплекс мероприятий, чтобы добиться максимального эффекта?

Метод Канторовича, этот изумительно эффективный и универсальный инструмент, доступен даже тем, кто не искушен в премудростях высшей математики, — достаточно постичь школьный курс алгебры.

Зачастую выкладки легко и быстро проделываются вручную — карандашом на бумаге, разве что с помощью логарифмической линейки или арифмометра.

Правда, при нескольких десятках анализируемых факторов (скажем, типов продукции) без электронных вычислителей уже не обойтись. Сколько же времени теперь отнимают у них подобные многовариантные задачи? Понятно, что не век, не год. Тогда, может, месяц, неделю? Несколько минут! И это у «Стрелы», которая вовсе не слывет чемпионом быстродействия.

Вот что значит остроумное математическое решение! Полученное творцом, оно стало для робота руководством к действию.

Математический аппарат, разработанный Леонидом Витальевичем Канторовичем, оперирует лишь теми функциональными взаимосвязями, которые называются линейными. Графически они изображаются прямыми (не кривыми) линиями. Следствия (результаты) здесь прямо пропорциональны причинам (воздействиям). Удвоил площадь делянки — двукратно вырос и валовой урожай, снятый с нее. Если взять шесть дорог, то одновременно по ним удастся пустить в полтора раза больше грузовиков, чем по четырем.

Между тем встречаются и нелинейные зависимости. Они хорошо знакомы оптикам и радиофизикам.

Или вот простой пример из колхозной жизни: время ожидания в очереди, выстроившейся к элеватору, обратно пропорционально количеству пунктов для приема зерна (такая функция изображается кривой — гиперболой).

Состояние системы нередко меняется с течением времени: возьмите летящую ракету, технологический процесс, шахматную партию, военную кампанию. Да и сельскохозяйственное или промышленное производство имеет свою динамику — его показатели в следующем году иные, чем в предшествующем. Здесь применимы другие подходы. Один из них — динамическое программирование. Его основы заложены американцем Р. Беллманом.

По схеме Беллмана задача предварительно членится на ряд последовательных шагов: в играх это ходы, в работе предприятий — квартальные или годовые планы. Оптимальное решение отыскивается для каждого этапа отдельно, но не близоруко («будь что будет, лишь бы сейчас было хорошо»), а с учетом всей цепочки дальнейших мероприятий. Любая тактическая операция допускает временные потери во имя окончательного стратегического успеха.

Следует, однако, оговориться, что линейное программирование тоже допускает многошаговый анализ, так что оно приложимо и к некоторым динамическим задачам (перспективное хозяйственное планирование, выработка оптимальной стратегии в конфликтных ситуациях, скажем, в сражении — при артобстреле, бомбардировке и так далее).

В наши дни теория оптимального планирования и управления бурно прогрессирует. Родившаяся совсем недавно, она успела богато приумножить доставшееся ей наследие — аппарат классического вариационного исчисления. Создатели его тоже занимались задачами на минимум и максимум, но главным образом в академическом плане (допустим: найти систему линий наименьшей протяженности между несколькими пунктами — это похоже на поиск рациональной транспортной сети). В современном вариационном исчислении, а оно нашло широкое применение в механике, оптике, электродинамике, важные результаты принадлежат М. А. Лаврентьеву, Н. Н. Боголюбову, Н. М. Крылову, Л. А. Люстернику и другим советским ученым.

Новые блестящие страницы в эту главу математики вписаны за последние годы Л. С. Понтрягиным и его учениками. Речь идет о знаменитом «принципе максимума». Он стал теоретической опорой в практике оптимального управления.

Нынешняя технология имеет дело со сложными процессами и агрегатами. Нелегко найти для них наиболее правильную линию поведения, которая обеспечила бы максимальную их эффективность. Вот, к примеру, синтез аммиака. Его ведут при сотнях градусов, ускоряя тем самым превращение исходных веществ в конечный продукт. Только вот беда: нагревание стимулирует и обратную реакцию — разложение аммиака на водород и азот. А это явно нежелательно. Понизить температуру? Нельзя: взаимодействие будет слишком вялым. Чтобы непрерывно подбадривать его без ущерба для производительности, давление поднимают до тысячи с лишним атмосфер.

А если и того пуще? Да, но тогда придется увеличить затрату электроэнергии, чтобы быстрее вращать моторы компрессоров. Себестоимость продукта незамедлительно поползет вверх. Кроме того, если подать особенно мощный напор, тем паче резко, рывком, то, чего доброго, нарушится герметичность труб или самой камеры. Так недолго и до аварии.

Чрезмерная интенсификация процесса не лучше недогрузки, ибо сопряжена с преждевременным износом установок, с возросшими эксплуатационными расходами, причем ей отнюдь не всегда сопутствует увеличение продуктивности, по крайней мере заметное и оправданное.

Ограничения, ограничения, ограничения — на каждом шагу ограничения. Тем не менее можно и нужно найти среди множества вариантов «золотую середину» («ауреа медиокритас», как говорил Гораций), такое сочетание технологических параметров, которое будет наиболее целесообразным в допустимых пределах, — оптимальный режим. И не только найти его, а. поддерживать сколь угодно долго, разумно меняя тактику по ходу дела. Эту проблему призвано решить оптимальное управление. Иногда оно напоминает балансирование на канате: малейшее отклонение в сторону рискованно, ибо грозит потерями — либо из-за нежелательной перегрузки оборудования, либо из-за недоиспользования его резервов. Такие «шатания» нередко обусловлены всякого рода случайностями, неравномерностями, которым подвержена работа любого технического объекта — будь то реактор, самолет или ракета. Умные приборы должны незамедлительно помочь оступившейся системе, снова направить ее на путь истинный.

Но и сами они, опекуны-регуляторы, наделены далеко не полной свободой действий: их корректирующие усилия тоже ограниченны. Так, мощность двигателя имеет свой потолок, руль ракеты поворачивается не на любой угол, а лишь до упора или до какого-то иного предела.

Эти жесткие рамки поведения в математике выражаются неравенствами: переменная величина, принимая разные значения, всегда остается меньше самого верхнего из них и одновременно больше самого нижнего. Порой ей разрешено достигать их, но никак не превосходить — неравенство дополняется равенствами для одной или обеих крайних точек разрешенного интервала, а математические трудности от этого только усугубляются.

Подобными ограничениями классическое вариационное исчисление не занималось и не интересовалось, так что оно оказалось совершенно беспомощным перед новыми проблемами, поставленными эпохой автоматизации. Взяв его методы на вооружение, теория оптимального управления вынуждена была прибегнуть к их радикальной модернизации.

Устаревший арсенал пополнился мощной математической техникой: это прежде всего понтрягинский принцип максимума и беллмановское динамическое программирование. Оба они сводят расчет оптимального управления к вариационной задаче о максимуме или минимуме какого-то главного показателя, характеризующего эффективность процесса (например, суточная производительность промышленного агрегата, запас топлива или промежуток времени, необходимый для того, чтобы вывести спутник на орбиту). Любой основной критерий зависит от регулирующих воздействий.

Его взаимосвязь с ними описывается формулой, куда входят также регулируемые параметры системы.

Эта-то функция и исследуется по всем правилам специальной математической процедуры при обязательном условии: найденный результат должен полностью удовлетворять тому самому набору неравенств, которыми учтены ограничения, наложенные на рассматриваемые факторы. Принцип максимума, подразумевающий использование обыкновенных дифференциальных уравнений, требует почти вдесятеро меньше вычислений, чем динамическое программирование, которое оперирует уравнениями в частных производных (их решение гораздо сложнее). Вот почему метод Понтрягина признан более совершенным. Неспроста сами американцы именно этим способом делают расчеты при выводе спутников на орбиту.

В 1962 году академик Л. С. Понтрягин и его сотрудники — доктора физико-математических наук В. Г. Болтянский, Р. В. Гамкрелидзе, Е. Ф. Мищенко — за совместный вклад в теорию оптимальных процессов и автоматического регулирования разделили честь называться лауреатами Ленинской премии.

Это крупное достижение советской математики не столько увенчало собой большой труд маленького коллектива, сколько послужило отправным пунктом для дальнейших плодотворных изысканий в том же направлении. По следам москвичей устремились киевляне. В Институте кибернетики АН УССР разработан новый способ решения вариационных задач, синтезировавший идеи Понтрягина и Беллмана.

Он позволил подготовить стандартные программы, по которым электронные проектировщики успешно выбирают оптимальные трассы для транспортных, энергетических и газовых магистралей.

Так. прогресс математики и кибернетики расширяет возможности счетной техники, увеличивает эффективность ее использования. Впрочем, содействие здесь обоюдное: машина платит сторицей, помогая математике, кибернетике и другим наукам.

Успехи и неудачи «электронного мозга» дали мощный импульс мозгу живому: познай самого себя.

Что есть мысль и чувство? Где грань между роботом и творцом? Проникновение в тайны своего естества вручит человеку ключи к самоуправлению и самосовершенствованию.

Без машины как без рук

Человек и машина… Практические выгоды такого союза очевидны.

«Одна из великих проблем, с которой мы неизбежно столкнемся в будущем, — проблема взаимоотношения человека и машины, проблема правильного распределения функций между ними, — писал Норберт Винер в своей последней книге „Творец и робот“. — Человеку — человеческое, машине — машинное. В этом и должна, по-видимому, заключаться разумная линия поведения при организации совместных действий людей и машин. В наше время мы остро нуждаемся в изучении систем, включающих и биологические и механические элементы… Одна из областей, где можно использовать такие смешанные системы, — это создание протезов, заменяющих собой конечности или поврежденные органы чувств.

Немалая работа над созданием искусственных конечностей ведется в России, в США и в других странах группой ученых, к которой принадлежу и я. Эта работа по своим принципам намного интересней, так как она действительно использует кибернетические идеи. Искусственные руки уже были изготовлены в России, и они даже позволили некоторым инвалидам вернуться к продуктивному труду».

Летом 1960 года в Москву на I Международный конгресс по автоматическому управлению съехались посланцы разных континентов. Во время одного из докладов к доске подошел 15-летний парнишка.

Он уверенно вывел на ней белым по черному: «Привет участникам конгресса!» Писал эти слова безрукий юноша. Брать мел, держать его, вырисовывать буквы, проделывать многие иные манипуляции молодому человеку позволял протез, побуждаемый к достижению цели лишь волей хозяина.

Когда мы хотим взять какой-то предмет, из мозга по нервным волокнам к мускулам-исполнителям тотчас поступает директива: «Сократиться!» Она представляет собой серию дискретных биоэлектрических сигналов. Чем сильнее наше желание, тем чаще импульсы.

Пусть теперь у пострадавшего ампутирована часть предплечья. У локтя еще сохранились остатки мышц, двигавших когда-то пальцами. Когда инвалид, используя свой давний навык, пытается согнуть отсутствующую кисть, в недрах усеченной живой ткани возникают скачки электрохимических потенциалов.

Их воспринимают электроды, наложенные на культю. По проводам биоточные сигналы передаются в полупроводниковый блок управления, который запросто умещается в кармане. Там они преобразуются в соответствующую команду. Приказ адресуется миниатюрному электромоторчику, который питается от батарейки. Микродвигатель через систему рычажков заставляет искусственные пальцы сжиматься.

«Способ биоэлектрического управления» — так называлось авторское свидетельство от 27 марта 1957 года, выданное советским ученым и инженерам А. Е. Кобринскому, М. Г. Брейдо, В. О. Гурфинкелю, А. Я. Сысину, Я. С. Якобсону. А в конце 1959 года в СССР появилось первое в мире искусственное предплечье, функционирующее по этому принципу.

Гуманное изобретение советских специалистов служит сотням калек у нас и за рубежом, избавляя их от гнетущей беспомощности, возвращая им вместе с трудоспособностью радостное жизнеощущение.

В последние годы автоматами успешно имитируются также и другие органы: сердце, легкие, почка, ухо, даже нос. Неплохое дополнение к электронному мозгу и фотоэлектрическому глазу, не правда ли?

Может статься, из таких вот, разве что более совершенных, узлов и смонтируют когда-нибудь искусственное разумное существо…

Биоэлектрическая рука подвела нас к целой коллекции моделей. Перед нами аппараты, которые по своим функциям, порой даже по форме и величине, напоминают тот или иной; натуральный объект, в данном случае физиологический. Что касается конструкционных материалов, внутреннего устройства, то здесь уже сходство весьма и весьма отдаленное, если вообще оно есть. Впрочем, модель всегда отражает лишь некоторые свойства оригинала — те, что наиболее существенны в условиях какой-то задачи. И в зависимости от этого она в одних случаях представляет собой мертвый муляж, в других — действующий макет, в третьих…

…Ровные строчки цифр. Их напечатала на перфокартах электронная вычислительная машина «Киев».

Так подытожила она результаты, полученные за несколько секунд. А работа ее заключалась вот в чем: моделировался биологический процесс, начавшийся миллионы лет назад и продолжающийся по сию пору, — эволюция живых существ.

Жизненная среда, ее обитатели, их рождение, размножение и смерть, сохранение и изменение у них наследственных черт от поколения к поколению; гибель особей, не приспособленных к окружающим условиям, и естественное искоренение их рода; выживание лишь тех экземпляров, чье поведение, чьи качества наилучшим образом отвечали суровой действительности; передача этих благоприятных признаков от родителей к детям и закрепление их за потомками — как воссоздать сложную динамичную картину миллионолетней драмы? Ее участники, ее движущие силы, будь они материализованы в виде статичной диарамы или даже кинофильма, оказались бы словно убитыми до появления на свет: ведь в любой серии самых превосходных кадров каждая следующая сцена уже заготовлена заранее, и при новом просмотре она неотвратимо повторится.

Не такую модель реализовали в своей программе, названной «эволютором», киевляне А. А. Летичевский и А. А. Дородницына по идее В. М. Глушкова. Они ввели в цепочку событий элемент случайности, присущий самой природе. Отклонения от первоначальной линии поведения, вызванные у организмов «мутациями», были всякий раз неожиданными. При повторных машинных проигрываниях всей биологической эпопеи отдельные ее фрагменты и результаты не совпадали. Зато еще доказательней выявились общие закономерности, которым подчинены любые случайности.

Так советские ученые создали не мертвую иллюстрацию к дарвиновскому учению, а некое живое подобие исторических событий в биосфере.

Член-корреспондент АН СССР А. А. Ляпунов (Новосибирск) и его московская сотрудница О. С. Кулагина — авторы другой аналогичной работы — считают, что на кибернетической модели эволюционного процесса удастся исследовать механизмы естественного отбора.

В «эволюторе» нет ни самих организмов, ни даже простых муляжей. Перед нами не что иное, как набор правил, который превращается в последовательность импульсов в радиоэлектронных схемах машины.

Но это самая настоящая модель. Теперь моделирование — неотъемлемая сторона всякого творческого поиска — все чаще осуществляется в «уме», в «воображении» машины.

Вот пример из химической технологии.

Проектирование промышленного аппарата обычно проходит долгий путь постепенного увеличения габаритов. Сначала, конечно, просто колба. Лабораторная установка. За ней укрупненная, опытная, дальше полупромышленная, наконец, заводская.

Но есть иной путь.

Еще в 30-е годы молодой ученый, ныне академик, директор Новосибирского института катализа Георгий Константинович Боресков сформулировал и решил первые задачи по математическому моделированию химических процессов. Его замыслы простирались далеко. Рассчитывать заводские реакторы, минуя канительные промежуточные этапы, не строя полупромышленных установок, а исходя из анализа уравнений, выведенных на основе лабораторных экспериментов… Интересные, бесспорно, в теоретическом плане идеи Борескова пугали тогда громоздкостью и трудоемкостью расчета, требовавшего высокой квалификации как в математике, так и в химии. Положение изменилось с появлением вычислительных машин.

Подводя итоги 1963 года, президент нашей академии М. В. Келдыш заявил: «Получены первые результаты методов физического и математического моделирования к расчету некоторых химико-технологических процессов, что сокращает сроки перехода от лабораторных опытов к промышленной реализации процессов. Эта проблема настолько важна, что на ней должны быть сосредоточены усилия и химиков, и физиков, и математиков».

Вместо 10–15 лет 2–3 года! В пять раз ускорилось внедрение новых процессов и аппаратов в современную технологию благодаря чудесному катализатору — математическому моделированию с помощью электронных машин.

Краеугольным камнем этого метода стала идея, высказанная Г. К. Боресковым и М. Г. Слинько в 1958 году. Не нужно создавать промышленный реактор в миниатюре! Цель лабораторных экспериментов вовсе не в том, чтобы максимально приблизиться к реальным заводским условиям. Конечно, теплофизические и гидродинамические факторы играют там огромную роль, здесь же они, накладываясь на чисто химические закономерности, только мешают изучить главное — кинетику взаимодействия.

Как же учесть тогда его физические стороны?

Например, как переносится тепло вместе с веществом, как оно передается стенкам сосуда и катализатору, как лучше подводить его или отводить. Наконец, существенны и гидродинамические характеристики процесса: ведь реакция идет не в спокойной, неподвижной среде, а в непрерывном потоке!

Все это уже выяснено учеными для подавляющего большинства практически важных процессов.

Зачастую можно воспользоваться готовыми результатами.

Остается установить химические закономерности и совместить их с физическими, чтобы затем перенести это сочетание в крупномасштабные условия. Как показал член-корреспондент АН СССР Михаил Гаврилович Слинько, такая «проекция» не по плечу теории подобия, хоть она верой и правдой служит авиаконструкторам и кораблестроителям, испытывающим миниатюрную модель и сразу же пересчитывающим полученные результаты для всамделишного лайнера. Выход из положения — машинный анализ математической модели, то есть всего набора кинетических, теплофизических, гидродинамических уравнений.

С октября 1962 года в Институте катализа установлена «своя» вычислительная машина МН-14.

В отличие от цифровых она называется аналоговой.

Грубо говоря, явления, протекающие в ее электрических цепях, схожи с теми, что наблюдаются в химическом аппарате, во всяком случае описываются одинаковыми уравнениями — как правило, дифференциальными.

Поневоле вспоминается высказывание Владимира Ильича Ленина: «Единство природы обнаруживается в „поразительной аналогичности“ дифференциальных уравнений, относящихся к различным областям явлений». В свое время великий русский кораблестроитель академик А. Н. Крылов также подметил эту особенность. Казалось бы, что общего между движением небесных светил и качкой корабля? «Если написать только формулы и уравнения без слов, — говорил Алексей Николаевич, — то нельзя отличить, какой из этих вопросов разрешается: уравнения одни и те же».

Вот и здесь: с одной стороны — концентрации, температуры, давления, с другой — напряжение электрического тока; законы же их изменения, допустим, сложения (интегрирования), одинаковы.

Машина «превращается» в реактор. Она «в уме» варьирует его характеристики и параметры технологического процесса, отбирая наилучшее сочетание.

Именно так на МН-14 Институтом катализа был опробован новый способ получения формальдегида — важного полупродукта в производстве полимеров.

Три-четыре дня моделирования — и перед химиками лежали готовые результаты. Вместе с лабораторными исследованиями все это заняло меньше четырех месяцев. Расчеты сразу же поступили в конструкторское бюро для проектирования заводского контактного аппарата.

Тем временем Новосибирский химзавод параллельно разрабатывал конструкцию обычным путем.

Монтаж, налаживание, пуск одной лишь опытной установки отняли почти год. Предстояла следующая стадия — изготовление и освоение полупромышленного варианта, и лишь после этого можно было приступить к созданию заводского агрегата.

Содружество химиков, математиков и машин высвободило колоссальные ресурсы времени и средств.

Нашествие автоматов, или новая Хиросима старого мира

На примере МН-14 мы впервые столкнулись с аналоговыми вычислительными машинами. Их электронные схемы имеют дело с величинами (напряжениями тока), изменяющимися непрерывно. Вычисления здесь ведутся приблизительно так же, как с помощью логарифмической линейки — там ведь движок с делениями тоже плавно, без скачков скользит вдоль шкалы.

Решения зачастую поступают на выход в виде графиков — скажем, на экране осциллографа появляется кривая, изображающая некую функциональную зависимость. Поворот ручки, напоминающей регулятор настройки у радиоприемника, — и яркий зеленоватый контур начинает деформироваться, опять же без резких, четко разграниченных переходов, свойственных кадрам кинофильма. Именно так — плавно, постепенно — варьируются параметры технологического процесса на аналоговой машине.

До знакомства с МН-14 речь шла главным образом о применении цифровых вычислительных устройств. Их называют еще дискретными автоматами, ибо они оперируют, напротив, отдельными числовыми «квантами» — одинаковыми по длительности электрическими импульсами. В этом смысле они отдаленно похожи на обыкновенные счеты с их костяшками. Или на арифмометр. Свои результаты выдают они, как правило, словно кассовый аппарат чеки, в виде числовых таблиц на перфокартах.

Цифровая машина в отличие от аналоговой способна решать то же самое уравнение с любой наперед заданной точностью, хотя и пользуется приближенными методами. Она не воспроизводит целиком то или иное сложное явление изменением потенциалов в своих схемах, не дублирует его как оно есть, исходя из физических аналогий, но педантично, шаг за шагом просчитывает его по особому, чрезвычайно упрощенному, а потому и намного удлиненному описанию, изложенному на языке арифметических (логических) операций с числами. Это делает ее универсальней. Она способна решать более широкий класс задач, в частности лингвистических, биологических, экономических; даже таких, которые не удается свести к аналитическому, формульному выражению (скажем, в виде дифференциальных или алгебраических уравнений).

Наконец, она может обучаться и сама себя программировать: выполнив какой-то раздел своей программы, вносить, если нужно, исправления и дополнения в следующий его фрагмент. Титулом «электронный мозг» в его современной интерпретации награждаются именно дискретные автоматы.

И все же аналоговая техника при исследовании некоторых сложных динамических процессов, не требующих особой точности, оказывается предпочтительнее цифровой — более громоздкой, требовательной и дорогой. Следует отметить, что устройство непрерывного действия не нуждается в генераторе случайных величин (таковой, если помните, требовался при моделировании эволюции на цифровой машине «Киев»).

Элемент случайности здесь уже присутствует — его вносят естественные «шумы», которыми сопровождается работа любых электрических цепей.

Сейчас во всем мире насчитывается около 100 тысяч аналоговых электронных машин. Наиболее многочисленную группу среди них составляют дифференциальные анализаторы (интеграторы). Первый проект такого устройства (механического) английский ученый У. Томсон предложил еще в 1876 году, однако не смог его осуществить: не позволяла тогдашняя техника.

Один из первых механических дифференциальных анализаторов современного типа был создан в 1936–1939 годах членом-корреспондентом АН СССР И. С. Бруком, а из электронных — в 1946 году советским ученым профессором Л. И. Гутенмахером.

С 1948–1949 годов электроника прочно воцарилась в аналоговой технике. За интегратором ИПТ-4, разработанным в Институте автоматики и телемеханики АН СССР коллективом конструкторов под руководством доктора технических наук В. Б. Ушакова, последовали ИПТ-5, МПТ-9, МПТ-11, МН-1, МН-7, МН-8, МН-10, МН-11 и уже известная нам МН-14.

Есть, конечно, у нас и другие электронные моделирующие установки.

Чем лучше, чем подробнее отражает дифференциальное уравнение какую-то сложную динамическую картину, тем выше его порядок. И тем труднее оно решается (интегрируется). Вот почему к главным показателям, характеризующим математические возможности, так сказать, «интеллектуальную мощь» автомата, принадлежит его способность справляться с уравнениями высшего порядка. Например, шестого — они были по плечу еще машинам ИПТ-4 и МН-3.

Шестнадцатого — МПТ-9. А «потолок» МН-14 поднят до тридцатого порядка!

За лаконичными и бесцветными аббревиатурами скрываются изумительные по своему совершенству произведения инженерного искусства. Так, наша знакомая МН-14 представляет собой внушительный электронный агрегат с 8 тысячами полупроводниковых диодов и триодов, с 3100 радиолампами, с 45 километрами проводов. Составленный из пяти секций — «шкафов», он занимает целый зал.

Огромна установка МН-8. В ней 2500 радиоламп, размещенных в полутора дюжинах шкафов. Зато МН-10, изготовленная без единой лампы, весит всего 45 килограммов и занимает лишь половину письменного стола. Это первое в мире малогабаритное аналоговое устройство, выполненное сплошь на полупроводниках. Оно потребляет такую же мощность, что и осветительная лампочка средней руки — 200 ватт.

История цифровой вычислительной техники также уходит в глубь веков — к зарубкам, узелкам, счетам и арифмометрам. Но эра «электронного мозга» началась лишь 20 лет назад.

В 1918 году советский физик М. А. Бонч-Бруевич придумал ламповую радиосхему, получившую наименование триггерной ячейки. В ней изменение одного фиксированного состояния на другое под действием электронного импульса протекает практически безинерционно. Триггеры («спусковые крючки») пришли на смену неповоротливым механическим счетчикам, в которых переход от одного числа к другому, связанный с вращением зубчатых колес или движением якоря реле, осуществляется в тысячи раз медленнее.

Первые цифровые вычислительные машины на вакуумных лампах появились в 1946–1950 годах в США. В 1953 году в СССР вступила в строй БЭСМ, созданная коллективом специалистов во главе с академиком С. А. Лебедевым. Выполняя 10 тысяч арифметических операций в секунду, она долгое время оставалась самой быстродействующей в Европе.

Вскоре к ней присоединились «Стрела» и «Урал» (первая сконструирована под руководством Ю. А. Базилевского, вторая — Б. И. Рамеева). А сегодня семья сложных думающих агрегатов так разрослась, что всех ее представителей трудно даже назвать поименно.

Вот, например, полупроводниковая БЭСМ-6.

Универсальная. С большой памятью. Быстродействие — миллион в секунду. Ввод и вывод информации (он осуществляется с помощью магнитных лент и барабанов, перфокарт и перфолент, телетайпов, печатающих буквы и цифры) — несравненно более медленная процедура. Чтобы не терять времени даром, машина, пока в нее поступают исходные данные и параллельно из нее же встречным потоком выводятся готовые результаты, не останавливается, не ждет. Она занята другой проблемой, ибо, может решать сразу несколько задач.

Все многочисленней, все разнообразней с каждым годом славная когорта отечественных счетно-решающих устройств — больших и малых, универсальных и специализированных, цифровых и аналоговых, а также гибридных — дискретно-непрерывных.

«Русские начали работать над вычислительными машинами позже нас, но уже определенно сократили разрыв, — заявил в 1961 году американский ученый Пол Армер. — Они придают большое значение развитию вычислительной техники. В математике русские давно уже заслужили отличную репутацию.

В вычислительной математике, я не сомневаюсь, они в общем перегнали Запад… Конечно, проблема высказываний относительно того, кто из нас впереди, является трудной, если не неразрешимой. Единственная статья из прочитанных мною, где заявляется, что США отстают от Советского Союза, — это публикация Грегори Разрана, помещенная в „Сайенс“…

С 1955 года в МГУ организованы семинары по кибернетике, которые… имеют целью сближение ученых разных специальностей, объединяемых кибернетикой.

Нам сказали, что около 500 физиков обратилось к биологическим наукам. Мы разговаривали и с И. М. Гельфандом, всемирно известным математиком, ныне работающим в области физиологии. Он начал изучать мозг, но переключился на сердце, которое, он считает, устроено много проще. Со знаниями, полученными при изучении сердца, он вернется к исследованию мозга. Нам также рассказывали, что и другие математики работают над психологическими и физиологическими проблемами».

Бурный расцвет кибернетической науки и вычислительной техники в Советском Союзе почему-то до сих пор изумляет зарубежных наблюдателей. Так когда-то дивились они нашим успехам в ядерной физике и энергетике. Так сюрпризом для них оказались наши ракеты и спутники. Видимо, нелегко свыкнуться с мыслью, что СССР — совсем не та Россия, какой она была полвека назад и какой все еще предстает перед Западом со страниц школьных учебников и пропагандистских статей…

(Кстати, 10 марта 1967 года зафиксирован первый результат в шахматном матче между вычислительными машинами СССР и США. На девятнадцатом ходу советская программа объявила мат американской.)

Пол Армер делает вывод: «В свете нашего соревнования с СССР существенно всякое мероприятие в этом направлении особенно с тех пор, как русские стали отводить проблеме искусственного мозга большую роль, чем мы. Даже если бы русские не были нашими соперниками на пути к этому „техническому Олимпу“, все равно нам стоило бы увеличить темпы».

Идея сверхавтомата, безусловно, весьма притягательна для такой технократической страны, как США. Талантливые американские ученые уже немало сделали в этой области и, по всей вероятности, еще большего успеха добьются в будущем. Но…

Что принесут с собой их изыскания?

— Нашествие роботов страшнее, чем кошмар Хиросимы, — все чаще звучит тревога в высказываниях буржуазных и не только американских социологов, хотя многие из них еще вчера слыли ярыми машинопоклонниками.

Откуда столь мрачные прогнозы? Разве автоматизация не благо цивилизации? Неужто она может стать злом? Оказывается, да. Но где же?!

«В таком обществе, как наше, открыто основанном на купле и продаже, в котором все природные и человеческие ресурсы рассматриваются как полная собственность первого встречного дельца, достаточно предприимчивого, чтобы их использовать» (Н. Винер).

«Совершенно очевидно, что внедрение автоматических машин вызовет безработицу, по сравнению с которой современный спад производства и даже кризис 30-х годов покажется приятной шуткой, — трезво оценивал ситуацию „отпаянный“ поборник идеи „искусственного разума“ Н. Винер. — Этот кризис нанесет ущерб многим отраслям промышленности».

По прогнозам британского департамента научно — промышленных исследований через 20 лет 60 процентов рабочих всего капиталистического мира будет вытеснено автоматами. В США, богатейшем государстве, это случится еще раньше — в середине 70-х годов. Уже сейчас там около 2 миллионов человек ежегодно становятся жертвами машинизации — выбрасываются за ворота предприятий.

В ноябре 1960 года автомобильная промышленность Франции вроде бы не переживала кризиса.

Тем не менее «Рено», вполне преуспевающая фирма, приняла решение о частичном локауте, ибо «электронный мозг», который ревизовал ее склады и проанализировал рыночную конъюнктуру, посоветовал свернуть производство. Автозаводцы, возмущенные увольнением, разбили вычислительную машину, установленную в Булонь-Бийянкуре. Увы, они обратили свой гнев не по адресу: автомат ведь сообразовывался с интересами своих хозяев…

А программировали машину ученые. Люди, вольно или невольно поставившие свой талант на службу бизнесу. Творцы, которых капитал кнутом и пряником заставил превратиться в беспрекословно подчиняющихся роботов…

Да, немало зависит от того, в чьих руках сосредоточены плоды науки — самые, казалось бы, многообещающие, взращенные самыми благонамеренными садовниками.

В погоне за максимальными прибылями фабриканты форсируют машинизацию своих предприятий, а она только усугубляет противоречия, присущие самой природе эксплуататорского строя. Возникает заколдованный круг. «Автоматизация несет капитализму социальную угрозу, отказ от автоматизации — экономическую угрозу, — приходят к неутешительному выводу прогрессивные французские публицисты К. Венсан и В. Гроссен в своей книге „Курс на автоматизацию“. — Развитие автоматизации, несомненно, окажется могучим средством, доказывающим преимущества социалистической, системы над капиталистической».

По свидетельству Дж. Морриса, «автоматизация и другие технологические нововведения, быстро захватывающие американскую экономику, являются для наших рабочих проклятием, а не благом, каким они стали в социалистических странах».

Магия кристаллов

В черепной коробке человека заключен подлинный шедевр инженерного искусства. В скромном объеме, равном примерно полутора литрам, разместилось около 14 миллиардов клеток (нейронов), связанных между собой нервными волокнами.

Каждый такой элементик действует по принципу «все или ничего»: он либо возбужден, либо нет; он не срабатывает, если раздражающий его электрохимический импульс не достиг определенного порогового значения, и в этом смысле похож на обычное реле или триггер. Если бы удалось собрать вычислительное устройство по той же схеме, но на лампах, оно превзошло бы по своим размерам высотное университетское здание на Ленинских горах. Оно поглощало бы целиком энергию электростанции — огромной, что-то вроде наших волжских гигантов, в то время как мозг обходится мизерной мощностью — 25 ватт.

Но уже в 1961 году известный наш радиоэлектронщик, член-корреспондент АН СССР В. И. Сифоров заявил: «При помощи сверхминиатюрных элементов — искусственных моделей нервных клеток — удастся разместить в одном кубическом сантиметре около 200 миллионов таких деталей. Это примерно та же плотность деталей, что и в мозгу человека (плотность монтажа электронных элементов машины в 100 тысяч раз меньше). Открылась перспектива для создания новых кибернетических машин с невиданными способностями. Например, емкость их памяти приблизится к человеческой».

Захватывающие возможности! Но откуда они? Что случилось?

В радиоэлектронику пожаловали лилипуты.

…«Сенсационное изобретение!» Под таким заголовком американский журнал «Радио ньюс» в сентябре 1924 года напечатал редакционную статью, целиком посвященную работе О. В. Лосева, сотрудника Нижегородской радиолаборатории.

Рассказывалось о «кристадине» (кристаллическом гетеродине), как окрестил Олег Владимирович свою новинку — безламповый приемник, значительно более чувствительный, нежели обычные детекторные. В основу конструкции был положен эффект, обнаруженный Лосевым в январе 1922 года: крупицы окиси цинка, включенные по определенной схеме в колебательный контур, обретают способность усиливать и генерировать радиоволны. «Открытие Лосева делает эпоху», — писал журнал, выражая надежду, что вскоре хрупкую и довольно сложную вакуумную лампу заменит специально обработанный маленький кусочек цинкита или нового вещества — простой в изготовлении и нетребовательный в обращении (термин «полупроводник» тогда еще не вошел в языковый обиход).

Секреты кристаллического детектора удалось разгадать лишь после того, как родилась квантовая механика и на ее основе начала быстро прогрессировать наука о твердом состоянии вещества.

Огромный вклад в эту область знаний внесла школа академика А. Ф. Иоффе. Сам Абрам Федорович физикой твердого тела увлекся еще до революции, когда работал в мюнхенской лаборатории великого Рентгена. Ступив на пионерскую тропу, он не только сам прокладывал столбовую дорогу к современной микрорадиоэлектронике, но и сплотил вокруг себя многолюдный коллектив энергичных, талантливых сподвижников. Среди них можно назвать Б. П. Давыдова, В. Е. Лошкарева, С. П. Пекара, Я. И. Френкеля, Б. В. Курчатова, Б. Т. Коломийца, Д. И. Блохинцева, Б. М. Вула, И. Кикоина, М. М. Носкова, Ю. П. Маслаковца, А. Н. Арсеньеву.

В 1932 году при Ленинградском физико-техническом институте по инициативе его директора А. Ф. Иоффе вместо прежней небольшой бригады было организовано сразу три лаборатории, где всесторонне изучалась полупроводимость, а через двадцать лет на этой базе возник Институт полупроводников.

Физика твердого тела выяснила механизм полупроводимости.

По медной проволоке прекрасно проходит ток потому, что в ней всегда имеются свободные электроны. А вот в фарфоре их нет совсем — перед нами изолятор. Но и он при некоторых условиях может в какой-то мере уподобиться металлу. Такое бывает, например, при пробое на высоковольтных установках. Разряд произойдет в том случае, если разность потенциалов превысит дозволенный предел. Тогда электроны получат столь мощный «шлепок», вернее, столь солидную порцию энергии, что вырвутся из цепких объятий атомов «на волю», в область проводимости. Квантовой теорией их «освобождение» трактуется как гигантский прыжок через широченную «пропасть» — запрещенную зону. У полупроводников это препятствие сравнительно невелико, у металлов же (проводников) его нет вообще.

Если электрон очутился в полосе проводимости, то что он оставил вместо себя «дома»? Ничего.

Пустое место. Выражаясь фигурально — вакансию, а попросту «дырку». Но ведь исчезновение электрона эквивалентно появлению единичного положительного заряда! И если приложить к такому кристаллу разность потенциалов, ток через него пойдет не только благодаря присутствию электронов в зоне проводимости. Начнется встречное движение зарядов со знаком «плюс», незанятых мест. Представление о «дырочной» проводимости, несмотря на всю его условность, оказалось весьма плодотворным, в теоретических расчетах. А предложил его Я. И. Френкель.

Им же введено понятие «экситона» — возбужденного нейтрального состояния, когда электрон, не вполне оторвавшись от атома, остается тесно связанным со своей «дыркой» и если путешествует, то только вместе с ней. Услышав об этой идее, Вольфганг Паули лаконично аттестовал ее так: falsch (грубо говоря «чушь»). Так сказал великий Паули, именем которого назван фундаментальный принцип, служащий опорой при изучении тех же кристаллов…

В наши дни количество книг и статей об экситонах, всеми признанной физической реальности, исчисляется сотнями. В 1936 году развитию этой идеи посвятил свою работу не кто иной, как американец У. Шокли — тот самый, кому в 1949 году довелось создать первый полупроводниковый триод, названный транзистором (от английских слов «трансфер» и «резистор» — «преобразователь» и «сопротивление»).

В 1966 году киевлянам — действительным членам АН УССР А. С. Давыдову и А. Ф. Прихотько, докторам физико-математических наук М. С. Брауде, А. Ф. Лубченко (Институт физики АН УССР), доктору физико-математических наук Э. И. Рашбе (Институт полупроводников АН УССР), ленинградцам — члену-корреспонденту АН СССР Е. Ф. Гроссу, кандидатам физико-математических наук Б. П. Захарчене и А. А. Каплянскому (Физико-технический институт имени А. Ф. Иоффе) присуждена Ленинская премия за исследования экситонов в кристаллах. Вот что писал о значении этих работ академик Б. П. Константинов: «По-видимому, новые экспериментальные и теоретические результаты помогут разобраться в сущности многих биофизических явлений и химических реакций. Возможно, экситонное состояние кристаллов можно будет использовать для создания новых квантовых генераторов».

Интересна судьба еще одной идеи, высказанной Френкелем и Иоффе в 1932 году.

Как выпрямляется переменный ток на границе между металлом и полупроводником? Скажем, между медью (Cu) и ее закисью (Cu₂O)?

На границе между ними возникает как бы тончайшая плоская перегородка, которая наделена замечательным свойством — односторонней проницаемостью: в зависимости от того, как приложено напряжение, она то почти непроходима для тока, то практически прозрачна, открыта для него настежь.

И пропускает его главным образом лишь в одном направлении (от Cu₂O к Cu, но не наоборот), что делает такой двуслойный полупроводник похожим на двухэлектродную радиолампу, способную выпрямлять переменный ток — преобразовывать его в постоянный, правда, не в непрерывный, а в импульсный: ведь он проходит лишь в те моменты, когда разность потенциалов увлекает электроны от катода к аноду. В противном случае лампа «заперта».

Примерно так же работал и лосевский цинкитный детектор, разве что там были взяты не Cu₂O и Cu, а ZnO и Zn. Однако включенный в схему кристадина, он мог еще и усиливать колебания! Но как?

В вакуумной лампе (триоде) эта цель достигается введением третьего электрода: между катодом и анодом помещают сетку. Когда нужно, она помогает электронам: притягивая их, она увеличивает густоту и скорость их потока. А что же происходит в полупроводящей пленке на границе ее с металлом?

Размышляя над подобными явлениями, Френкель и Иоффе объяснили некоторые из них туннельным эффектом. Мол, электроны, даже если у них не хватает «силенок», энергии, все же способны иногда просачиваться через запорный слой, имеющий очень небольшую толщину — чуть шире атомных размеров. Критическая проверка этой теорий в последующие годы показала, что в основе выпрямляющего действия на контакте (к примеру, между Cu₂O и Cu) лежит иной механизм. Но мысли советских ученых опередили свое время. «Понадобилось двадцать пять лет бурного развития физики и техники полупроводников, чтобы идея Я. И. Френкеля и А. Ф. Иоффе воплотилась в туннельном диоде, открытом японским ученым Есаки в 1959 году», — писал недавно лауреат Нобелевской премии академик Игорь Евгеньевич Тамм.

Радисты 20-х годов не ведали, сколь важна структурная однородность, химическая чистота и какова роль примесей в тонкой пленке кристаллического детектора. При его изготовлении благоприятное сочетание всех необходимых свойств и условий достигалось случайно. И конечно же, не везде, а лишь на некоторых участках. Приходилось мучительно долго, со всеми предосторожностями зондировать поверхность нежным усиком проволочной спиральки, чтобы нащупать заветную точку. Когда же ее обнаруживали, малейшее сотрясение или атмосферный разряд могли «сбить» ее, нарушить полупроводниковые свойства в месте контакта. И только много лет спустя физика твердого тела, казалось бы, столь далекая от практической радиотехники, подсказала, какая нужна, пленка и как получать ее — однородную, прочную, надежную.

Так появился на свет полупроводниковый диод, за ним и триод, в котором роль сетки исполняет промежуточный кристалл с иной проводимостью, нежели у «катода» и «анода», окаймляющих его с обоих боков, как ломти хлеба прослойку масла в сандвиче.

Великое начинается с малого

Рождение транзистора относят к 1948–1949 годам; его считают детищем американского трио: У. Шокли, Дж. Бардина и В. Браттейна. Между тем справедливости ради следовало бы напомнить, что устройства подобного типа еще в 1937–1941 годах успешно разрабатывал наш соотечественник Л. А. Дружкин.

Изобретательскую деятельность молодого физика прервала война. Тяжело раненный, вынесший пять хирургических операций и полуторагодовое «заточение» в госпитале, Лев Александрович, как и многие его коллеги, надолго был оторван от лаборатории.

Вскоре после войны ученый защитил диссертацию. Темой ее послужил первый в мире полупроводниковый микрофон. Создал же его Дружкин еще до войны. А сколько других важных и интересных достижений советской радиоэлектроники застряло в своем развитии в суровую годину, когда все силы были брошены на разгром фашистских вандалов!

Не мудрено, что по некоторым научным результатам оказались впереди люди, спокойно проводившие свои исследования в уютных заокеанских лабораториях, за окнами которых не разорвалось ни одной бомбы.

Невзгоды и лишения, разумеется, не парализовали нашу науку. Но какой ценой доставались ее тогдашние завоевания!

«Зима вот уже недели две стучится в двери.

Холод собачий, усугубляемый резкими ветрами (последние особенно характерны для Казани). Дров покамест ни у кого нет. Чтобы достать два литра керосина, приходится проводить полдня в очереди».

Так 25 сентября 1941 года писал своему брату, оставшемуся в осажденном Ленинграде, член-корреспондент АН СССР Я. И. Френкель. С весны 1942 года, находясь в эвакуации, Яков Ильич засел за монографию по кинетической теории жидкостей.

Работал он у себя дома. Его апартаменты состояли из крохотной комнаты, где он поселился вместе с женой. Правда, квартирохозяйка предоставила ленинградскому профессору еще и отдельный кабинет — полутемную прачечную, где свет еле сочился сквозь узенькую «бойницу», прорезанную в бревенчатой стене. Столом служил кусок фанеры, положенной на колени.

«С весны 1942 года, — сообщает в своих воспоминаниях сын ученого В. Я. Френкель, — когда Казанка — речушка, протекающая через город, освободилась ото льда, на рынках стали появляться ракушки. Из них приготовляли всевозможные блюда, стараясь перцем или какими-либо иными имевшимися в распоряжении специями забить крайне неприятный привкус». Френкелям не раз доводилось отведать подобные деликатесы.

Книга Якова Ильича вышла в 1945 году. Год спустя она увидела свет в Англии. В 1955 году ее перевели в США, а в 1957 году — в Германии. Она была удостоена Государственной премии первой степени.

Судьба Френкеля — лишь один из бесчисленных эпизодов многотрудного и славного подвига, совершенного советской наукой. И наш народ вдвойне горд столь нелегко добытыми победами.

В своем докладе, посвященном 25-летию Октября, прочитанном в ноябре 1942 года на сессии Академии наук в Свердловске, академик Иоффе, называя «важнейшие результаты советской физики, оказавшие влияние на развитие мировой науки», перечислил и работы по полупроводникам. «Советские выпрямители, фотоэлементы и термоэлементы… превышают по своим показателям заграничные образцы».

С тех пор радиоэлектроника сделала новый гигантский скачок вперед.

По свидетельству кандидата технических наук К. И. Мартюшова, заместителя министра электронной промышленности СССР, у нас в 1965 году выпускалось массовыми тиражами около 500 типов полупроводниковых диодов и триодов. Созданы транзисторные телевизоры, магнитофоны, медицинские аппараты, приборы индустриальной автоматики, счетно-решающие устройства.

Недавно на Международной лейпцигской ярмарке высокую оценку зарубежных специалистов получила советская универсальная цифровая вычислительная машина «Раздан-2». Полностью «транзисторизованная», она очень компактна, несмотря на сложность конструкции. Чтобы получить представление о ее габаритах и формах, вообразите письменный стол с поставленным на него небольшим шкафчиком. При быстродействии 5 тысяч операций в секунду «Раздан-2» потребляет не больше 3 киловатт — в несколько раз меньше, чем аналогичные агрегаты, где вместо полупроводников использованы лампы.

А недавно в радиоэлектронной «лилипутии» началась эра микроминиатюризации.

В стандартных полупроводниковых заменителях радиоламп львиная доля объема и веса приходится на защитный футляр, каркас, контакты, крепления и прочие вспомогательные приспособления. Саму же рабочую сердцевину составляет крохотная кремниевая или германиевая пластиночка с вплавленной в нее капелькой индия, сурьмы или иного вещества.

Если собрать узел с дюжиной диодов и триодов, то в нем вместе с «полезным грузом» двенадцать раз повторится и его «тара», не говоря уже о том, что между корпусами должно остаться свободное пространство для проволочек и спаев. А нельзя ли увеличить плотность монтажа?

Сначала технологи отказались от «персональных» металлических или стеклянных кожухов, сохранив, если нужно, общую герметизирующую оболочку лишь для всего блока, составленного из многих отдельных элементов. Получились микромодули — крохотные, гораздо меньше конфеты «ирис», «этажерки», где «полочками» служат рельефные, словно вафли, и тонкие, как бумага, диэлектрические плиты из керамических материалов. На такую изолирующую подкладку особым способом, напоминающим полиграфические приемы, нанесен узор, где в роли типографской краски выступают вещества, применяемые в радиоэлектронике. В лабиринте линий и пятен заключены сопротивления, конденсаторы, катушки индуктивности. Диоды и триоды тоже могут изготовляться в виде пленок, а не только плиточек-таблеток. Таким путем в кубатуру той же «ириски» удается втиснуть тысячи разнообразных деталей.

Один сложный радиоэлектронный агрегат, собранный на лампах, отличался солидной тяжестью (свыше полутонны) и объемистостью (более кубометра). В транзисторном исполнении он «похудел» до трети центнера и «съежился» до 70 литров, а в микромодульном — до 1,5 килограмма и 2 литров (характеристики человеческого мозга). Но и это не предел!

Освоены и все шире внедряются в технику так называемые твердые схемы. Усилителем, генератором или иным типовым блоком становится уже не пакет микромодульных галет, между которыми все-таки есть зазоры, хоть и незначительные, а кусок цельного полупроводникового кристалла, вырезанный, скажем, в виде фольги размерами с двадцатикопеечную монету. В нем нет обособленных изолирующих «полочек». Конечно, он по-прежнему похож на эстамп, но рельеф здесь многоярусный: печатные схемы отдельных узлов наложены одна поверх другой неразъемной «стопкой».

Сложным можно делать не только поверхностный слой такого «бутерброда», но и сам кристалл при его выращивании. Вводя особые примеси, в его недрах создают различные зоны, каждую со своим набором свойств, причем одна такая ячейка эквивалентна лампе, конденсатору, катушке или иному прибору, а весь кристалл — целому приемнику, передатчику или иному радиотехническому устройству.

Да, активное вмешательство в микроструктуру твердого тела позволяет конструировать такие устройства, где в качестве радиодеталей выступает та или иная атомно-молекулярная организация вещества. Новое направление — молектроника (молекулярная электроника) — открывает захватывающие перспективы. Одна из них — думающий кристалл. А химики проводят исследования и над органическими полупроводниками — гибкими, эластичными. Так, чего доброго, действительно появятся полимерно-электронные Галатеи!

«Микроминиатюризация, ставшая основой подлинного переворота в технике конструирования, теперь все шире проникает в различную аппаратуру, — говорил недавно министр радиопромышленности СССР В. Д. Калмыков. — Для самолетов гражданской авиации разработано бортовое навигационное оборудование с применением микромодулей.

Создается электронная АТС, полностью выполненная на интегральных твердых схемах, которая занимает объем в 15–20 раз меньше, чем аналогичная по назначению телефонная станция, выпускаемая в настоящее время. Многоканальные микроминиатюрные капсулы — радиопередатчики значительно расширяют возможности исследования организма человека.

Микроминиатюризация начинает внедряться в бытовую радиоаппаратуру… Советские малогабаритные транзисторные приемники пользуются успехом у нас в стране и за рубежом. Интересной новинкой являются разрабатываемые плоские карманные приемники, которые образно можно сравнить с хорошо известными плоскими часами „Вымпел“, хотя, конечно, по размерам они будут больше их. К концу пятилетки в радиолах и большей части телевизоров будут использоваться полупроводники. Это повысит их надежность и даст значительную экономию электроэнергии. Новые переносные транзисторные радиостанции весом 800 граммов и портативный радиотелефон окажут большую помощь в организации связи в промышленности, на транспорте, в строительстве и в сельском хозяйстве. Для организации связи в крупных клиниках и учреждениях, где необходимо быстро отыскать и вызвать отдельных сотрудников, создана система персонального вызова. Благодаря использованию полупроводников она надежна в работе и компактна: пульт диспетчера размером с пишущую машинку, абонентский приемник весит всего 150 граммов».

Вот уж действительно многогранный, драгоценный, прямо-таки «магический» кристалл! Настоящее чудо нашего века.

Сколько же всего их, нынешних «чудес света»?

И есть ли среди них «самоё расчудесное», которое по праву можно было бы назвать «восьмым»?

Космические ракеты. Ядерные реакторы.

Квантовые генераторы и усилители. Радиолокаторы и радиотелескопы. Телевизоры и электронные микроскопы. Ускорители. Вычислительные устройства.

Полупроводники. Ими мы восхищаемся сегодня. А вчера человечество восторгалось изобретением радио.

Двигателей внутреннего сгорания. Электрических и паровых машин. Часовых механизмов. Еще раньше — огромными и великолепными зданиями или статуями. Когда-то диковинной новинкой были паруса и колеса. Трут и кресало для добывания огня. Каменные топоры. Чем будут гордиться наши потомки?

Величественно возносил к небесам свою огненную корону Фаросский маяк, столетиями повергая в изумление жителей и гостей Александрии. Сегодня туристы довольствуются печальным зрелищем жалких руин. Но есть вещи, перед которыми бессильна быстротекущая река времени.

Архитектор, строитель фаросского чуда, высек на стене маяка, как было приказано, имя богоравного Птолемея Сотера, могущественного и достославного повелителя смертных. Минули века.

Отвалилась штукатурка. И под ней открылась свежая, будто только что выведенная надпись: «Сострат, сын Дексифана из Книда, посвятил богам-спасителям ради мореходов»…

Чуда не стало. Сменил царство земное на царство небесное египетский владыка. Ушел из мира сего и Сострат. Однако подлинный творец замечательного сооружения навсегда остался жить в благодарной памяти людей. И все же не только имя сохранилось нетленным. Сострата пережило его дело. Нет, не каменная громада средиземноморского светоча; ее рано или поздно вконец Сотрет безжалостное время. Есть наследие более ценное — знания, опыт, откровения, переданные современникам и потомкам.

Не будь этой интеллектуальной эстафеты, разве мыслимы были бы нынешние успехи в высотном строительстве, как и вообще в любых областях техники, науки, искусства?

Но все новое, предвиденное нами и неведомое нам, что создадут грядущие поколения, родится на почве, взрыхленной вчера и засеянной сегодня.

И как мы пользуемся плодами, которые выращены предшественниками, так наши последователи будут обязаны своими достижениями нашим современникам, нашим соотечественникам, умножившим бессмертный золотой фонд человеческих знаний за короткий период, охватывающий жизнь одного поколения, почти миг, если рассматривать его в масштабах истории, — пятьдесят лет.

Да, информация, накопленная предшественниками, не лежит мертвым грузом. Она непрерывно перерабатывается и пополняется последователями. И чем богаче сокровищница многовекового опыта, тем ненасытнее человеческая любознательность. Какая-то неукротимая сила толкает человеческий ум на поиски нового. Не этот ли беспокойный гений творчества — подлинное чудо природы, чудо всех времен и всех народов? Разве не он преобразил мир, не он создал инженерные сооружения и произведения искусства, удивительные механизмы и машины? Разве не он умножил власть человека над стихией?

Понятно, какое значение для судеб прогресса и цивилизации имеют такие условия, при которых каждый член общества на всей Земле имел бы все возможности для наиболее полного проявления своих творческих способностей — на научном или любом ином поприще.

«Только социализм, — говорил Ленин, — освободит науку от ее буржуазных пут, — от ее порабощения капиталу, от ее рабства перед интересами грязного капиталистического корыстолюбия. Только социализм даст возможность широко распространить и настоящим образом подчинить общественное производство и распределение продуктов по научным соображениям, относительно того, как сделать жизнь всех трудящихся наиболее легкой, доставляющей им возможность благосостояния».