СБОРНИК СТАТЕЙ
под редакцией академиков
А. БЕРГА и Э. КОЛЬМАНА

ИЗДАТЕЛЬСТВО «НАУКА»
Москва 1964

Составитель В. Д. ПЕКЕЛИС

ПЕРЕД НАЧАЛОМ ДИСКУССИИ

Современные кибернетические устройства моделируют технологические процессы и управляют ими, планируют производство, ведут учет материалов, рабочей силы, зарплаты, управляют разными видами транспорта, решают сложнейшие математические задачи, переводят с одного языка на другой, разгадывают древние и шифрованные тексты, выдают научную информацию, решают стратегические задачи, могут играть в шахматы и т. д. Кибернетика нашла применение в биологии и медицине — для исследования физиологических, в частности генетических процессов, для диагностики заболеваний, для замены (во время операции или болезни) внутренних органов саморегулирующими устройствами, а также для протезирования. От кибернетики отпочковалась новая научная дисциплина — бионика, изучающая возможности использования для техники закономерностей, способов управления, передачи, переработки и хранения информации, встречающихся в живых организмах. Наконец, кибернетика начала снабжать науки, изучающие психику (педагогику, психологию, психиатрию, гносеологию), методами исследования, которые должны содействовать им, равно как и наукам биологическим, достигнуть строгости физико-математических наук.

Как видим, кибернетика проникла не только в технику, естествознание, но и в общественные науки и даже политэкономию, право, лингвистику, логику и т. д.

Почему стало возможным широкое проникновение кибернетики в различные области знания, что позволяет ей быть столь агрессивной по отношению к другим наукам?

Достаточно вспомнить, как сходство динамических процессов в механических, электрических, акустических и других физических системах привело к установлению общих законов динамического моделирования и развитию  {3}  научной дисциплины — теории колебаний. Многие положения биомеханики, биофизики и биохимии зиждутся на общих законах механики, физики и химии, которым подчиняется все живое и неживое. Поэтому не удивительно, что сходство процессов связи и управления, протекающих в живых организмах и автоматических системах, привело к поискам общих законов, справедливых как для тех, так и для других. Так возникла кибернетика — теоретическая база для изучения систем управления в живых существах, машинах и обществе. В силу почти необозримого многообразия жизненно важных процессов, в которых происходит управление, кибернетика и получает возможность проникать практически во все области знания.

Необходимо подчеркнуть, что кибернетика не отождествляет процессы, происходящие в живом организме или обществе, с процессами в автоматических системах. Кибернетику не интересуют специфические биофизические и биохимические процессы, свойственные живой природе. Она ограничивается изучением вопроса о том, как живой организм и машина осуществляют переработку информации, связанную с процессом управления. То же и в сравнении с обществом.

Немало оживленных научных дискуссий возникало и возникает при обсуждении кибернетических проблем.

За пятнадцать лет, которые кибернетика уже прошла в своем развитии — срок весьма небольшой в истории науки,— кибернетика достигла многих замечательных результатов. Прежде всего, в самую техническую основу кибернетики — в высшие автоматы, счетно-решающие логические и математические электронные устройства — введены коренные усовершенствования: полупроводники, ферриты, печатные схемы и мн. др. Вследствие этого стало возможным значительно увеличить скорость работы машин до десятков миллионов элементарных действий в секунду, и вместе с тем значительно увеличить их надежность, уменьшить их габариты, стоимость. Все это, наряду с бурным развитием теории, как бы само собой сняло с повестки дня много спорных вопросов, которые, естественно, порождаются новой наукой.

Например, в 1955 г. французский физиолог Косса в книге «Кибернетика» уверенно писал, что машина не способна выйти из рамок предопределения, не способна обучаться, переходить от конкретного к абстрактному,  {4}  осуществлять критическую функцию. Но сегодня большинство из этих утверждений несостоятельны. Человек многому «научил» машину, сильно расширил границы ее применения и начинает продвигать в сферу той деятельности, которая доступна была лишь мышлению.

Мышление человека... Система управления, созданная и доведенная природой до высшей ступени совершенства! Система, обладающая широчайшими возможностями и поразительной гибкостью в выполнении самых разнообразных процессов переработки информации, начиная с элементарных вычислений и кончая анализом и синтезом абстрактных понятий и творческим обобщением. Система, функционирование которой нельзя втиснуть только в рамки математических формул и уравнений и управляющая всей интеллектуальной деятельностью человека.

И вычислительная машина, созданная сегодня человеком, его мышлением, его руками,— набор механизмов и электронных элементов, действующий строго по законам математики и логики.

Но эта система становится все более и более универсальной. Она способна автоматически реализовать многие процессы информации. Сегодня мы являемся свидетелями того, как автомат своими точно рассчитанными действиями постепенно завоевывает одну за другой области, еще совсем недавно находившиеся под непосредственным и исключительным контролем и управлением мышления.

Естественно, что в связи с этим очень остро встает вопрос о взаимоотношении возможностей машины и мышления. Он вплотную смыкается с основным философским вопросом — проблемой отношения сознания к материи. Поэтому решение его приобретает особую остроту.

Некоторые математики доказывают, что в принципе возможно построить столь сложную систему, как мозг человека. Другими словами, утверждается возможность воспроизведения самой отражательной деятельности, присущей сознанию человека. Отдельные ученые стали всерьез говорить о чувствующих и думающих машинах и даже рассуждать о перспективах вытеснения людей машинами. На этой почве развернулась увлекательная дискуссия, в которой приняли участие известные советские и иностранные ученые и молодые научные работники. Наиболее интересные выступления изложены в настоящем сборнике.

«В споре рождается истина». В применении к данной  {5}  дискуссии это прежде всего значит, что были выдвинуты требования уточнить ряд понятий, важнейших для философии, для кибернетики и других конкретных наук, а именно понятие «жизни», «сознания», «мышления», «творчества», «машины», «автомата», «информации» и т. д. Были выдвинуты предложения как исправить, расширить или заменить имеющиеся определения. Очень интересны высказывания о количественных границах возможностей автоматов и о диалектике конечного чрезвычайно большого; о разумных машинах, об обучающихся и самовоспроизводящихся автоматах, о соотношении живого существа и технического устройства.

С особенной отчетливостью важнейшие элементы дискуссии о творческих возможностях машин выявились в споре между литераторами и учеными. Несмотря на все попытки кибернетиков поставить точки над «i», для многих писателей, участвовавших в дискуссии:, вопрос о мыслящих машинах остался «ездой в незнаемое». И дело здесь, конечно, не в том, что кибернетики не сумели популярно рассказать неспециалистам о специальном очень сложном. Вся трудность заключается в философской неразработанности проблемы. И вряд ли будут успешны попытки решить ее односторонне лишь только кибернетически. Это не только техническая и не только математическая проблема, а глубоко философская, она может быть решена лишь тесным союзом всех наук с философией диалектического материализма.

Пока еще ни один кибернетик, ни один математик не может уверенно и четко сформулировать доказательство о возможности создания полноценного искусственного мыслящего существа, а тем более никто не может оказать, как подобную возможность превратить в действительность. Надо прямо сказать: такие задачи пока еще невозможны.

Здесь уместно вспомнить слова Маркса о том, что «...человечество ставит себе всегда только такие задачи, которые оно может разрешить, так как при ближайшем рассмотрении всегда оказывается, что сама задача возникает лишь тогда, когда материальные условия ее решения уже существуют, или, по крайней мере, находятся в процессе становления».

Сегодня мы с полной уверенностью можем сказать, что все удивительные действия, заменяющие не только физический, но и умственный труд человека, кибернетические  {6}  устройства выполняют только потому, что человек создает их по определенному замыслу, с определенной целью, что он вкладывает в них определенную программу их функционирования. Это верно и в том случае, когда — как это имеет место в наиболее совершенных устройствах — они сами составляют программу решения заданной им задачи; или когда они работают не по жесткой программе, а учитывают случайные изменения внешних условий; или же, решив некоторое количество сходных задач, сами находят путь их решений, более короткий, чем первоначальный; или когда они исправляют собственные неполадки, а также, когда отказываются решать задачу, ошибочно сформулированную, и даже в том почти фантастическом случае, когда машины создают себе подобные или же более совершенные.

Если наука будущего и создаст искусственную живую материю, а затем вырастит искусственные организмы, обладающие элементами психики,— и тогда вряд ли будет основание считать их «машинами» и расширять понятия «машины» и «живого организма» так далеко, что они сольются. Ни к чему, кроме путаницы, это не приведет.

Тот, кто не признает существенной разницы между живым и неживым (а равно и между одушевленным и неодушевленным), допускает не меньшую ошибку, чем те, кто полностью отрывает живое от неживого (и одушевленное от неодушевленного), кто отрицает естественное происхождение живого и одушевленного из неживого и неодушевленного.

Объективно, независимо от намерений его сторонников, взгляд, приписывающий машине жизнь и сознание и считающий, соответственно, человека и его мозг машинами, перекликается с отрицанием существования сознания, психики, с попытками свести психику к биохимии, физиологии, к телесному реагированию организма на раздражения, к так называемому «поведению» человека, т. е. с механическим учением бихевиоризма.

Увлекаясь, не следует забывать, что сознание — это, по выражению Ленина, функция «того особенно сложного куска материи, который называется мозгом человека»¹, что оно, как высшая форма отображения объективной реальности, является продуктом не только естественной эволюции, но и трудовой общественной деятельности.  {7} 

Человек не может жить — «мыслить» вне общества, так же, как он не мог бы существовать вне материи, энергетических полей и их воздействия.

Наше сознание воспринимает через органы чувств часть объективно и материально существующей информации. Этот процесс мы называем отображением (у Энгельса — Abbildung), или отражением объективно существующего мира, материи — вещества и энергии, несущих информацию. Мы живем до тех пор и в меру того, пока и поскольку воспринимаем информацию, породившую и поддерживающую нашу жизнедеятельность. Информационный вакуум для живого существа — смерть. Но информация эта имеет двоякий характер, вернее — источники, одинаково важные: природу и взаимодействие с членами общества. Это взаимодействие в процессе труда и породило мышление и сознание.

Общество породило потребность в обмене информацией между его членами, породило язык, коды, все знакомые системы для общения живых мыслящих людей, для удовлетворения их духовных и материальных потребностей.

Разумность — это не абсолютное, а относительное понятие, оно может применяться только к общественным объектам. Нет никакого смысла говорить о «разумности» вне общества.

«Разумность» вне коллектива, вне общественной трудовой деятельности столь же бессмысленна, как жизнь одного «живого» существа в бескрайней Вселенной.

Нужно прямо сказать, что кибернетика представляет собой очень плодотворное поле для столкновения взглядов. Именно здесь может быть всесторонне раскрыто ленинское положение об отражении, как всеобщем свойстве материи. Именно здесь надо ожидать успешного анализа сложного комплекса актуальных для науки вопросов, связанных с проблемой — человек и машина.

Понятно, что с выходом в свет этого сборника споры не заканчиваются и все поставленные проблемы не решаются.

Дальнейший прогресс кибернетики и других наук многое прояснит в сложных проблемах и, конечно, поставит новые. Возникнут новые споры, появятся и новые, неожиданные точки зрения. Но именно таков путь науки, ибо она никогда не останавливаться на достигнутом.

А. Берг
Э. Кольман
В. Пекелис

СПОР
ВОКРУГ
ПРОБЛЕМЫ

Автоматы и жизнь

Академик А. Колмогоров

Мой доклад «Автоматы и жизнь», подготовленный для семинара научных работников и аспирантов механико-математического факультета Московского государственного университета, вызвал интерес у самых широких кругов слушателей. Популярное изложение доклада подготовлено моей сотрудницей по лаборатории вероятностных и статистических методов МГУ Н. Г. Рычковой. Изложение это во всех существенных чертах правильно, хотя иногда словесное оформление мысли, а следовательно, и некоторые ее оттенки принадлежат Н. Г. Рычковой.

Подчеркну основные идеи доклада, имеющие наиболее широкий интерес.

I. Определение жизни как «особой формы существования белковых тел» (Энгельс) было прогрессивно и правильно, пока мы имели дело только с конкретными формами жизни, развившимися на Земле. В век космонавтики возникает реальная возможность встречи с «формами движения материи» (см. статью «Жизнь» в Большой Советской Энциклопедии), обладающими основными практически важными для нас свойствами живых и даже мыслящих существ, устроенных иначе. Поэтому приобретает вполне реальное значение задача более общего определения понятия жизни.

II. Современная электронная техника открывает весьма широкие возможности моделирования жизни и мышления.  {10}  Дискретный (арифметический) характер современных вычислительных машин и автоматов не создает в этом отношении существенных ограничений. Системы из очень большого числа элементов, каждый из которых действует чисто «арифметически», могут приобретать качественно новые свойства.

III. Если свойство той или иной материальной системы «быть живой» или обладать способностью «мыслить» будет определено чисто функциональным образом (например, любая материальная система, с которой можно разумно обсуждать проблемы современной науки или литературы, будет признаваться мыслящей), то придется признать в принципе вполне осуществимым искусственное создание живых и мыслящих существ.

IV. При этом, однако, следует помнить, что реальные успехи кибернетики и автоматики на этом пути значительно более скромны, чем иногда изображается в популярных книгах и статьях. Например, при описании «самообучающихся» автоматов или автоматов, способных «сочинять» музыку или писать стихи, иногда исходят из крайне упрощенного представления о действительном характере высшей нервной деятельности человека и, в частности, творческой деятельности.

V. Реальное продвижение в направлении понимания механизма высшей нервной деятельности, включая и высшие проявления человеческого творчества, естественно, не может ничего убавить в ценности и красоте творческих достижений человека. Я думаю, что это то же самое, что и лозунг «Материализм — это прекрасно!», поставленный подзаголовком в мой доклад.

* * *

Я принадлежу к тем крайне отчаянным кибернетикам, которые не видят никаких принципиальных ограничений в кибернетическом подходе к проблеме жизни и полагают, что можно анализировать жизнь во всей ее полноте, в том числе и человеческое сознание со всей его сложностью, методами кибернетики.

Очень часто задают такие вопросы.

Могут ли машины воспроизводить себе подобных и может ли в процессе самовоспроизведения происходить прогрессивная эволюция, приводящая к созданию машин, существенно более совершенных, чем исходные?  {11} 

Могут ли машины испытывать эмоции: радоваться, грустить, быть недовольными чем-нибудь, чего-нибудь хотеть?

Могут ли, наконец, машины сами ставить перед собой задачи, не поставленные перед ними их конструкторами?

Иногда пытаются отделаться от этих вопросов или обосновать отрицательные ответы на них, предлагая, например, определить понятие машина как нечто, каждый раз искусственно создаваемое человеком. При таком определении часть вопросов, скажем первый, автоматически отпадает. Но вряд ли можно считать разумным упорное нежелание разобраться в вопросах действительно интересных и сложных, прикрываясь насильственно ограниченным пониманием терминов.

Вопрос о том, возможно ли на пути кибернетического подхода к анализу жизненных явлений создать подлинную, настоящую жизнь, которая будет самостоятельно продолжаться и развиваться, остается насущной проблемой современности. Уже сейчас он актуален, годен для серьезного обсуждения, ибо изучение аналогий между искусственными автоматами и настоящей живой системой уже сейчас служит принципам исследования самих явлений жизни, с одной стороны, и способом, помогающим изыскивать пути создания новых автоматов,— с другой.

Есть и другой способ сразу ответить на все эти вопросы. Он заключается в ссылке на математическую теорию алгоритмов. Математикам хорошо известно, что в пределах каждой формальной системы, достаточно богатой математически, можно сформулировать вопросы, которые кажутся содержательными, осмысленными и должны предполагать наличие определенного ответа, хотя в пределах данной системы такого ответа найти нельзя. Вот поэтому-то и провозглашается, что развитие самой формальной системы есть задача машины, а обдумывание правильного ответа на вопрос — это уже дело человека, преимущественное свойство человеческого мышления.

Такая аргументация, однако, использует идеализированное толкование понятия мышление, с помощью которого можно легко доказать, что не только машина, но и сам человек мыслить не может. Здесь предполагается, что человек может давать правильные ответы на любые вопросы, в том числе и на поставленные неформально, а мозг человека способен производить неограниченно сложные  {12}  формальные выкладки. Между тем нет никаких оснований представлять себе человека столь идеализированным образом — как бесконечной сложности организм, в котором умещается бесконечное количество истин. Чтобы достичь такого положения, заметим в шутку, пришлось бы расселить человечество по звездным мирам, чтобы, пользуясь бесконечностью мира, организовать формальные логические выкладки в бесконечном пространстве и даже передавать их по наследству. Тогда можно было бы считать, что любой математический алгоритм человечество может развить до бесконечности.

Но вряд ли эта аргументация имеет отношение к реальному вопросу. И уж во всяком случае это не возражение против постановки вопроса о том, возможно ли создание искусственных живых существ, способных к размножению и прогрессивной эволюции, в высших формах обладающих эмоцией, волей и мышлением.

Этот же вопрос поставлен изящно, но формально математиком Тьюрингом в его книге «Может ли машина мыслить?». Можно ли построить машину, которую нельзя было бы отличить от человека? Такая постановка как будто ничуть не хуже нашей, и к тому же проще и короче. На самом же деле она не вполне отражает суть дела. Ведь по существу интересен не вопрос о том, возможно ли создать автоматы, воспроизводящие известные нам свойства человека, хочется знать, возможно ли создать новую жизнь, столь же высокоорганизованную, хотя, может быть, очень своеобразную и совсем непохожую на нашу. В современной научной фантастике сейчас появляются произведения, затрагивающие эти темы. Интересен и остроумен рассказ «Друг» в сборнике Станислава Лема «Вторжение с Альдебарана» о машине, пожелавшей управлять человечеством. Однако фантазия романистов не отличается особой изобретательностью. И. А. Ефремов, например, выдвигает концепцию, что «все совершенное похоже друг на друга». Стало быть, у высокоорганизованного существа должны быть, по его мнению, два глаза и нос, хотя, может быть, и несколько измененной формы. В век космонавтики не праздно предположение, что нам, возможно, придется столкнуться с другими живыми существами, весьма высокоорганизованными и в то же время совершенно на нас непохожими. Сможем ли мы установить, каков внутренний мир этих существ, способны ли они к мышлению,  {13}  присущи ли им эстетические переживания, идеалы красоты, или чужды, и т. п. Почему бы, например, высокоорганизованному существу не иметь вид тонкой пленки — плесени, распластанной на камнях?

Что такое жизнь?
Возможно ли
искусственное разумное существо?

Поставленный нами вопрос тесно связан с другими: а что такое жизнь, что такое мышление, что такое эмоциональная жизнь, эстетические переживания? В чем, скажем, состоит отличие последних от простых элементарных удовольствий — от пирога, например, или еще чего-нибудь в этом роде? Если говорить в более серьезном тоне, то можно сказать следующее: точное определение таких понятий, как воля, мышление, эмоции, еще не удалось сформулировать. Но на естественнонаучном уровне строгости такое определение возможно. Если мы не признаем эту возможность, мы окажемся; безоружными против аргументов солипсизма. Хотелось бы научиться на основании фактов поведения, например, делать выводы о внутреннем состоянии живого высокоорганизованного существа.

Как изучать высшую нервную деятельность, используя кибернетический подход? Здесь открываются следующие пути: во-первых, можно детально изучать само поведение животных или человека; во-вторых, изучать устройство их мозга; можно, наконец, иногда довольствоваться и так называемым симпатическим пониманием. Если, скажем, просто внимательно наблюдать кошку или собаку, то, и не зная науки о поведении и условных рефлексах, можно прекрасно понять, что они думают и чего хотят. Несколько труднее достигнуть такого понимания с птицами или, например, с рыбами, но вряд ли и это невозможно. Это вопрос не новый, частично он уже решен, частично легко решаем, частично — трудно. Опыт индуктивного развития науки говорит нам, что все вопросы, долго не находившие решения, постепенно разрешаются, и вряд ли нужно думать, что именно здесь существуют заранее установленные пределы, дальше которых продвинуться нельзя.

Если считать, что анализ любой высокоорганизованной системы естественно входит в состав кибернетики, придется отказаться от распространенного мнения, что основы кибернетики включают в себя лишь изучение систем,  {14}  имеющих заранее назначенные цели. Часто кибернетику определяют как науку, занимающуюся изучением управляющих систем. Считается, что все такие системы обладают общими свойствами и свойство № 1 у них — наличие цели. Это верно лишь до тех пор, пока все, что мы выделяем в качестве организованных систем, управляющих собственной деятельностью, похоже на нас самих. Однако если мы хотим методами кибернетики изучать происхождение таких систем, их естественную эволюцию, то такое определение становится узким. Вряд ли кибернетика поручит какой-либо другой науке выяснять, каким образом обычная причинная связь в сложных системах путем естественного развития приводит к возможности рассматривать всю систему как действующую целесообразно.

Обычно понятие действовать целесообразно включает умение охранять себя от разрушающих внешних воздействий или, скажем, способность содействовать своему размножению. Спрашивается: кристаллы действуют целесообразно или нет? Если «зародыш» кристалла поместить в некристаллическую среду, будет ли он развиваться? Ведь никаких отдельных органов у кристалла различить невозможно, стало быть, это есть некая промежуточная форма. И существование таковых неизбежно.

По-видимому, частные задачи, подобные этой, будут решать науки, непосредственно с ними связанные. Опытом частных наук никак нельзя пренебрегать. Но исключить из содержания кибернетики общие представления о причинных связях в целесообразно действующих системах, ставящих себе цели, также нельзя, как нельзя, например уже при имитации жизни автоматами не считаться, скажем, с тем, что и сами эти цели меняются в процессе эволюции, а вместе с этим изменяется и представление о них.

Когда говорят, что организация механизма наследственности, позволяющего живым организмам передавать свое целесообразное устройство потомкам, имеет целью воссоздать данный вид, придать ему определенные свойства, а также возможности изменчивости, прогрессивной эволюции, то кто же ставит эту цель? Или если рассматривать систему в целом, то кто же, как не она сама, ставит перед собой цель развития путем отсеивания негодных экземпляров и размножения совершенных?

Подводя итоги, можно сказать, что изучение в общей форме возникновения систем, в которых применимо понятие  {15}  целесообразности, есть одна из главных задач кибернетики. При этом изучение в общей форме естественно предполагает знание, отвлеченное от деталей физического осуществления, от энергетики, химии, возможностей техники и т. п. Нас здесь интересует только, как возникает возможность сохранять и накапливать информацию.

Такая широкая постановка задачи содержит в себе много трудностей, но отказаться от нее на современном этапе развития науки уже невозможно.

Если признавать важность задачи определения в объективных обобщенных терминах существенных свойств внутренней жизни (высшей нервной деятельности) какой-то незнакомой нам и непохожей на нас высокоорганизованной системы, то нельзя ли тот же путь предложить и в применении к нашей системе — человеческому обществу? Хотелось бы на общем языке, одном и том же для всех высокоорганизованных систем, уметь описывать и все явления жизни человеческого общества. Представим себе воображаемого постороннего наблюдателя нашей жизни, который совершенно не обладает ни симпатиями к нам, ни уменьем понять, что мы думаем и переживаем. Он просто наблюдает большое скопление организованных существ и желает понять, как оно устроено. Совершенно так же, как, скажем, мы наблюдаем муравейник. Через некоторое время он, пожалуй, без особого труда сможет понять, какую роль играет информация, содержащаяся, например, в железнодорожных справочниках (человек теряет такой справочник и не может попасть на нужный поезд). Правда, наблюдателю пришлось бы столкнуться с большими трудностями. Как, например, понять ему следующую картину: множество людей приходит вечером в большое помещение, несколько человек поднимаются на возвышение и начинают делать беспорядочные движения, а остальные сидят при этом спокойно; по окончании люди расходятся без всякого обсуждения. Один из молодых математиков, может быть в шутку, приводит и другой пример необъяснимого поведения: люди заходят в помещение, там получают бутылки с некоей жидкостью, после чего начинают бессмысленно жестикулировать. Постороннему наблюдателю будет трудно установить, что же это такое — просто разлад в машине, какая-то пауза в ее непрерывной осмысленной работе, или же можно описать, что происходит в этих двух случаях, и установить разницу между ними.  {16} 

Оставив шутливый тон, сформулируем серьезно возникающую здесь проблему: нужно научиться в терминах поведения осуществлять объективное описание самого механизма, это поведение обусловливающего, уметь различать отдельные виды деятельности высокоорганизованной системы. Впервые в нашей стране И. П. Павлов установил возможность объективного изучения поведения животных и человека, а также регулирующих это поведение мозговых процессов, без всяких субъективных гипотез, выраженных в психологических терминах. Глубокое изучение предложенной проблемы есть не что иное, как павловская программа анализа высшей нервной деятельности в ее дальнейшем развитии.

Создание высокоорганизованных живых существ превосходит возможности техники наших дней. Но всякие ограничительные тенденции, всякое неверие или даже утверждение невозможности на рациональных путях достичь объективного описания человеческого сознания во всей его полноте сейчас явились бы тормозом в развитии науки. Разрешение этой проблемы необходимо, ибо уже истолкование разных видов деятельности может служить толчком для развития машинной техники и автоматики. С другой стороны, возможности объективного анализа нервной системы сейчас столь велики, что не хочется заранее останавливаться перед задачами любой трудности.

Если технические трудности будут преодолены, то вопрос о практической целесообразности осуществления соответствующей программы работ останется по меньшей мере спорным.

Однако в рамках материалистического мировоззрения не существует никаких состоятельных принципиальных аргументов против положительного ответа на наш вопрос. Более того, этот положительный ответ является сейчас современной формой убеждений о естественном возникновении жизни и материальной основе сознания.

Дискретна или непрерывна мысль?

В кибернетике и теории автоматов сейчас наиболее разработана теория работы дискретных устройств, т. е. таких устройств, которые состоят из большого числа отдельных элементов и работают отдельными тактами. Каждый  {17}  элемент может находиться в небольшом числе состояний, и изменение состояния отдельного элемента зависит от предыдущих состояний сравнительно небольшого числа элементов. Так устроены электронные машины, так, предположительно, устроен и человеческий мозг. Считается, что мозг имеет таких отдельных элементов — нервных клеток — 10¹⁰, а может быть, и еще больше. Несколько проще, но еще более грандиозно в смысле объема устроен аппарат наследственности.

Иногда делают вывод, что кибернетика должна заниматься лишь дискретными устройствами. Против такого подхода имеются два возражения. Во-первых, реальные сложные системы, как многие машины, так и все живые существа, действительно имеют определенные устройства, основанные на принципе непрерывного действия. Что касается машин, то таким примером может служить, скажем, руль автомобиля и т. п. Если мы обратимся к человеческой деятельности, сознательной, но не подчиненной законам формальной логики, т. е. деятельности интуитивной или полуинтуитивной, например к двигательным реакциям, то мы обнаружим, что большое совершенство и отточенность механизма непрерывного движения построены на движениях непрерывно-геометрического характера. Если человек совершает тройной прыжок или прыжок с шестом, или, например, готовится к дистанции слалома, его движение должно быть заранее намечено как непрерывное (для математиков: путь слаломиста оказывается даже аналитической кривой). Можно полагать, однако, что это не есть радикальное возражение против дискретных механизмов. Скорее всего интуиция непрерывной линии в мозге осуществляется на базе дискретного механизма.

Второе возражение против дискретного подхода заключается в следующем: заведомо человеческий мозг и даже, к сожалению, часто вычислительные машины отнюдь не всегда действуют детерминированно — полностью закономерным образом. Результат их действия в некоторый момент (в данной ячейке) нередко зависит от случая. Желая обойти эти возражения, можно сказать, что и в автоматы можно «ввести случайность». Вряд ли имитирование случайности (т. е. замена случая какими-то закономерностями, не имеющими отношения к делу) может принести сколько-нибудь серьезный вред при моделировании жизни.  {18}  Правда, вмешательство случайности часто рассматривается несколько примитивно: заготавливается достаточно длинная лента случайных чисел, которая затем используется для имитации случая в различных задачах. Но при частом употреблении эта заготовленная «случайность» в конце концов перестанет быть случайностью. Исходя из этих соображений, к вопросу имитации случая; на автоматах следует подходить с большой осторожностью. Однако принципиально это вещь во всяком случае возможная. Только что изложенная аргументация приводит нас к следующему основному выводу.

Несомненно, что переработка информации и процессы управления в живых организмах построены на сложном переплетении дискретных (цифровых) и непрерывных механизмов, с одной стороны, детерминированного и вероятностного принципов действия — с другой.

Однако дискретные механизмы являются ведущими в процессах переработки информации и управления в живых организмах. Не существует состоятельных аргументов в пользу принципиальной ограниченности возможностей дискретных механизмов по сравнению с непрерывными.

Что такое «очень много»?

Часто, сомневаясь в возможности моделировать человеческое сознание на автоматах, говорят, что количество функций высшей нервной деятельности человека необъятно велико и никакая машина не может стать моделью сознательной человеческой деятельности в полном ее объеме. Одних только нервных клеток в коре головного мозга 10¹⁰. Каково же должно быть число элементов в машине, имитирующей всю сложную высшую нервную деятельность человека?

Эта деятельность, однако, связана не с разрозненными нервными клетками, а с довольно большими агрегатами их. Невозможно представить себе, чтобы, скажем, какая-нибудь математическая теорема «сидела» в одной единственной, специально для нее заготовленной нервной клетке или даже в каком-то определенном числе их. По-видимому, дело обстоит совершенно иначе. Наше сознание оперирует небольшими количествами информации. Количество единиц информации, которое человек воспринимает и перерабатывает в секунду, совсем невелико. Вот один,  {19}  несколько парадоксальный пример: слаломист, преодолевая дистанцию, в течение десяти секунд воспринимает и перерабатывает значительно большую информацию, чем при других, казалось бы более интеллектуальных, видах деятельности, во всяком случае больше, чем математик пропускает через свою голову за сорок секунд напряженной работы мысли. Вообще вся сознательная жизнь человека устроена как-то очень своеобразно и сложно, но когда закономерности ее будут изучены, для моделирования ее потребуется гораздо меньше элементарных ячеек, чем для моделирования всего мозга, как это ни удивительно.

Какие же объемы информации могут создавать уже качественное своеобразие сложных явлений, подобных жизни, сознанию и т. п.?

Можно разделить все числа на малые, средние, большие и сверхбольшие. Эта классификация нестрога, в рамках ее нельзя будет сказать, что такое-то число, например, среднее, а следующее за ним — уже большое. Здесь числа делятся на категории с точностью до порядка величин. Но большая строгость нам здесь и не нужна. Каковы же эти категории? Начнем с определений, понятных лишь математикам.

I. Число А назовем малым, если практически возможно перебрать все схемы из А элементов с двумя входами и выходами или выписать для них все функции алгебры логики с А аргументами.

II. Число Б называется средним, если мы оказываемся не в состоянии перебрать практически все схемы из В элементов, а можем перебрать лишь сами эти элементы, или (что чуть-чуть сложнее) выработать систему обозначений для любой системы из Б элементов.

III. И наконец, число В — большое, если мы не в состоянии практически перебрать такое число элементов, а можем лишь установить систему обозначений для этих элементов.

IV. Числа будут сверхбольшими, если практически и этого нельзя сделать; они нам, как мы увидим дальше, и не понадобятся.

Поясним теперь эти определения на доступных примерах.

I. Пусть к одной электрической лампочке подсоединено три выключателя, каждый из которых может находиться в левом (Л) или правом (П) положении. Тогда,  {20}  очевидно, возможных совместных положений трех выключателей будет 2³ = 8. Перечислим их для наглядности:

Проводку к нашим выключателям можно устраивать таким образом, что в каждом из выписанных положений лампочка может как гореть, так и не гореть. Если произвести подсчет, то окажется, что различных положений выключателей, сопровожденных такими отметками, будет 2²³, т. е. 2⁸ = 256. Справедливость этого последнего утверждения читатель без труда может проверить самостоятельно, дополняя выписанные положения выключателей знаками «горит», «не горит».

Тот факт, что такое упражнение под силу читателю и не займет у него слишком много времени, и убеждает нас в том, что число 3 (число выключателей) относится к малым. Если бы выключателей было не 3, а скажем, 5, то пришлось бы выписать 2²⁵ = 4 294 967 296 различных совместных положений выключателей, сопровожденных отметками «горит», «не горит». Вряд ли можно за какое-нибудь разумное время практически проделать все это, не сбившись. Поэтому число 5 уже нельзя считать малым.

Чтобы стал понятен термин «среднее число», приведем другой пример. Представьте себе, что вас ввели в помещение, где находится 1000 человек, и предложили с каждым из них поздороваться за руку. Правда, ваша рука после таких упражнений будет чувствовать себя неважно, но практически (по времени) проделать такое упражнение вполне возможно. Вы вполне сумеете, не сбившись, подойти к каждому из тысячи и протянуть ему руку. А если бы последовало предложение всей тысяче присутствующих обменяться друг с другом рукопожатиями, да еще каждой кампании из трех человек внутри своего кружка дополнительно обменяться рукопожатиями и т. д., то это оказалось бы немыслимым. Число 1000 и есть среднее. Можно сказать, что мы «перебрали» тысячу элементов, отметив при этом каждого (рукопожатием).

Совсем простым примером большого числа является число видимых звезд на небосклоне. Каждый знает, что невозможно пересчитать звезды пальцем, а тем не менее существует каталог звездного неба (т. е. выработана  {21}  система обозначений), пользуясь которым Мы в любой момент можем получить справку о нужной нам звезде. Естественно, что вычислительная машина может, во-первых, дольше работать не сбиваясь, а во-вторых, она составляет различные схемы во много раз быстрее, чем человек. Поэтому в каждой категории соответствующие числа для машины будут больше, чем для человека.

Что поучительного в этой таблице? Из нее видно, что хотя соответственные числа для машины гораздо больше, чем для человека, но остаются близкого порядка с ними. Между же числами разных категорий существует непроходимая грань: числа, средние для человека, не становятся малыми для машины, так же как числа, большие для человека, не становятся средними для машины. 10³ несравненно больше, чем 10, а 10¹⁰⁰ безнадежно больше, чем 10¹⁰. Заметим, что объем памяти живого существа и даже машины характеризуется средними числами, а многие проблемы, решающиеся путём так называемого простого перебора,— большими.

Здесь мы сразу выходим за пределы возможностей сравнения путем простого перебора. Проблемы, которые не могут быть решены без большого перебора, останутся за пределами возможностей машины на сколь угодно высокой ступени развития техники и культуры.

К этому выводу мы пришли, не обращаясь к понятию бесконечности. Оно нам не понадобилось и вряд ли понадобится при решении реальных проблем, возникающих на пути кибернетического анализа жизни.

Зато существенным становится другой вопрос: существуют ли проблемы, которые ставятся и решаются без необходимости большого перебора? Такие проблемы должны прежде всего интересовать кибернетиков, ибо они реально разрешимы.

Принципиальная возможность создания полноценных живых существ, построенных полностью на дискретных (цифровых) механизмах переработки информации и управления, не противоречит принципам материалистической  {22}  диалектики. Противоположное мнение может возникнуть лишь потому, что некоторые привыкли видеть диалектику лишь там, где появляется бесконечность. При анализе явлений жизни существенна, однако, не диалектика бесконечного, а диалектика большого числа.

Осторожно, увлекаемся!

В настоящее время для кибернетики, пожалуй больше, чем для всякой другой науки, важно, что о ней пишут. Я не принадлежу к большим энтузиастам всей той литературы по кибернетике, которая сейчас так пышно издается, и вижу в ней большое количество, с одной стороны, преувеличений и, с другой стороны, упрощенчества.

Нельзя, конечно, сказать, что в этой литературе утверждается то, что на самом деле недостижимо, но в ней часто встречаются восторженные статьи, сами заглавия которых уже кричат об успехах в моделировании различных сложных видов человеческой деятельности, которые в действительности моделируются пока совсем плохо. Например, в американской кибернетической литературе и у нас, порой даже в совсем серьезных научных журналах, можно встретить работы о так называемом машинном сочинении музыки. (Это не относится к работам Р. X. Зарипова.) Под этим обычно подразумевается следующее: в память машины «закладывается» нотная запись большого числа (скажем, 70) ковбойских песен или, например, церковных гимнов; затем машина по первым четырем нотам одной из этих песен отыскивает все те песни, где эти четыре ноты встречаются в том же порядке и, случайным образом выбрав одну из них, берет из нее следующую, пятую ноту. Теперь перед машиной вновь четыре ноты (2-я, 3-я, 4-я и 5-я), и она снова таким же способом осуществляет поиски и выбор. Так машина как бы наощупь «создает» некую новую мелодию. При этом утверждается, что если в памяти машины были ковбойские песни, то и в ее творении слышится нечто «ковбойское», а если это были церковные гимны,— то нечто «божественное». Спрашивается, а что произойдет, если машина будет производить поиск не по четырем, а по семи, идущим подряд нотам? Поскольку в действительности двух произведений, содержащих семь одинаковых нот подряд, почти не встретишь, то, очевидно, «запев» семь нот из  {23}  какой-нибудь песни, машина вынуждена будет пропеть ее до конца. Если же, наоборот, машине для собственного творчества достаточно знать только две ноты (а произведений с двумя одинаковыми нотами сколько угодно), то здесь ей представился бы такой широкий выбор, что вместо мелодии из машины послышалась бы какофония звуков.

Вся эта несложная схема преподносится в литературе как «машинное сочинение музыки», причем всерьез заявляется, что с увеличением числа нот, нужных «для затравки», машина начинает создавать музыку более серьезного, классического характера, а с уменьшением этого числа переходит на современную, джазовую.

На сегодня мы еще очень далеки от осуществления анализа и описания высших форм человеческой деятельности, мы даже еще не научились в объективных терминах давать определения многих встречающихся здесь категорий и понятий, а не только моделировать такие сложные виды этой деятельности, к каким относится создание музыки. Если мы не умеем понять, чем отличаются живые существа, нуждающиеся в музыке, от существ, в ней не нуждающихся, то, приступая сразу к машинному сочинению музыки, мы окажемся в состоянии моделировать лишь чисто внешние факторы.

«Машинное сочинение музыки» — это только пример упрощенного подхода к проблемам кибернетики. Другой распространенный недостаток заключается в том, что сторонники кибернетики настолько увлеклись возможностями кибернетического подхода к решению любых самых сложных задач, что позволяют себе пренебрегать опытом, накопленным другими науками за долгие века их существования. Часто забывают о том, что анализ высших форм человеческой деятельности был начат давно и продвинулся довольно далеко. И хотя он и ведется в других, не кибернетических терминах, но, по существу, объективен, и его необходимо изучать и использовать. А то, что сумели сделать кибернетики «голыми руками» и вокруг чего поднимают такую шумиху, зачастую не выходит за рамки исследования самых примитивных явлений. Не так давно на вечере в московском Доме литераторов один из участников вел с трибуны разговор о том, что наше время должно было создать и уже создало новую медицину. Эта давая медицина есть достояние и: предмет изучения на  {24}  медиков, а специалистов по теории автоматического регулирования! Самое главное в медицине, по мнению выступавшего,— это циклические процессы, происходящие в человеческом организме. А такие процессы как раз и описываются дифференциальными уравнениями, изучаемыми в теории автоматического регулирования. Так что изучать медицину в медицинских институтах теперь вроде как устарело — ее надо передать в ведение втузов и математических факультетов. Может быть, и верно, что специалисты по теории автоматического регулирования могут оказать свое слово в разрешении отдельных проблем, стоящих перед медициной. Но если они захотят принять участие в этой работе, то прежде всего им потребуется колоссальная доквалификация, ибо опыт, накопленный медициной, этой старейшей из наук, огромен, и для того чтобы сделать в ней что-то серьезное, надо сначала овладеть им.

Почему только крайности?

Вообще анализ высшей нервной деятельности в кибернетике сосредоточен пока на двух крайних полюсах. С одной стороны, кибернетики активно занимаются изучением условных рефлексов, т. е. простейшего типа высшей нервной деятельности. Всем, вероятно, известно, что такое условный рефлекс. Если два каких-нибудь раздражителя многократно осуществляются одновременно друг с другом (например, одновременно с подачей пищи включается звонок), то через некоторое время уже один из этих раздражителей (звонок) вызывает ответную реакцию организма (слюноотделение) на другой раздражитель (подачу пищи). Это сцепление является временным и, если его не подкреплять, постепенно исчезает. Значительная часть кибернетических проблем, которые известны сейчас под названием математической теории обучения, охватывает такие очень простые схемы, которые не исчерпывают и малой доли всей сложной высшей нервной деятельности человека и в анализе самой условнорефлекторной деятельности представляют собой лишь начальную ее ступень.

Другой полюс — это теория формально-логических решений. Эта сторона высшей нервной деятельности человека хорошо поддается изучению математическими методами, и с созданием вычислительной техники и вычислительной  {25}  математики исследования такого рода быстро двинулись вперед. И здесь кибернетики во многом преуспели.

А все огромное пространство между этими двумя полюсами — самыми примитивными и самыми сложными психическими актами (даже такие простые формы синтетической деятельности, как, скажем, механизм точно рассчитанного геометрического движения, о котором говорилось выше, пока плохо поддаются кибернетическому анализу) изучается крайне мало, чтобы не сказать вовсе не изучается.

Кибернетика и язык

Особое положение сейчас занимает математическая лингвистика. Эта наука только еще создается и развивается по мере накопления кибернетических проблем, связанных с языком. Она имеет дело с анализом высших форм человеческой деятельности скорее интуитивного, нежели формально-логического характера, ибо эта деятельность плохо поддается точному описанию. Каждый знает, что такое грамотно построенная фраза, правильное согласование слов и т. п., но никто пока не может адекватно передать это знание машине. Точный, логически и грамматически безукоризненный машинный перевод сейчас возможен был бы, пожалуй, только с латинского и на латинский язык, грамматические правила которого достаточно полны и однозначны. Грамматические же правила новых, живых языков, по-видимому, еще недостаточны для осуществления с их помощью машинного перевода. Необходимым здесь анализом занимаются уже давно, и в настоящее время машинный перевод стал предметом широко и серьезно поставленной деятельности. Можно, пожалуй, сказать, что именно на нем сосредоточено сейчас основное внимание математических лингвистов. Однако в теоретических работах по математической лингвистике мало учитывается одно обстоятельство, а именно — тот факт, что язык возник значительно раньше формально-логического мышления. Быть может, для теоретической науки одно из самых интересных исследований (в котором могут естественно сочетаться идеи кибернетики, новый математический аппарат и современная логика) есть исследование процесса образования слов как второй  {26}  сигнальной системы. Первоначально, при полном еще отсутствии понятий, слова выступают в роли сигналов, вызывающих определенную реакцию. Возникновение логики обычно относят к сравнительно недавнему времени: по-видимому, только в древней Греции было ясно понято и сформулировано, что слова не просто являются обозначениями неких непосредственных представлений и образов, но что от слова можно отделить понятие. До настоящего, формально-логического, мышления мысли возникали не формализованные в понятия, а как комбинирование слов, которые ведут за собой другие слова, как попытки непосредственно зафиксировать проходящий перед нашим сознанием поток образов и т. д. Проследить этот механизм выкристаллизовывания слов как сигналов, несущих в себе комплекс образов, и создания на этой базе ранней логики — крайне благодарная область исследования, для математика в частности, что, впрочем, неоднократно отмечалось в кибернетической литературе.

Интересным может показаться и следующий вопрос: исследовать, как формируется логическая мысль у человека. Попробуем проследить этапы этого процесса на примере работы математика над какой-нибудь проблемой. Сначала, по-видимому, возникает желание исследовать тот или иной вопрос, затем какое-то приблизительное, неведомо откуда возникшее представление о том, что мы надеемся получить в результате наших поисков и какими путями нам, может быть, удастся этого достичь, и уже на следующем этапе мы пускаем в ход свой внутренний «арифмометр» формально-логического рассуждения. Таков, по-видимому, путь формирования логической мысли, схема процесса творчества. Может, вероятно, представиться интересным не только исследовать первую, интуитивную стадию этого процесса, но и задаться целью создать машину, способную помочь человеку в процессе творчества на стадии оформления мысли (математику, например, на стадии оформления вычислений), поручить, скажем, такой машине понимать и фиксировать в полном виде какие-то неясные, вспомогательные наброски чертежей и формул, которые всякий математик рисует на бумаге в процессе творческих поисков, или, например, воссоздавать по наброскам изображения фигур в многомерных пространствах и т. п. Иными словами, интересно, подумать о создании машин, которые, не подменяя человека,  {27}  уже сейчас помогали бы ему в сложных процессах творчества. Пока еще трудно даже представить себе, каким образом и на каких путях такую машину можно было бы осуществить. Но хотя пока еще эта задача и далека от своего разрешения, разговор обо всех таких вопросах уже возник в кибернетической литературе, что, по-видимому, можно только приветствовать.

Как можно уже увидеть из нескольких приведенных здесь примеров, различных проблем, связанных с пониманием объективного устройства самых тонких разделов высшей нервной деятельности человека, очень много. И все они заслуживают должного внимания кибернетиков.

Материализм — это прекрасно!

В заключение следует остановиться на вопросах, касающихся, если можно так сказать, этической стороны идей кибернетики. Встречающиеся часто отрицание и неприятие этих идей проистекают из нежелания признать, что человек является действительно сложной материальной системой, но системой конечной сложности и весьма ограниченного совершенства и поэтому доступной имитации. Это обстоятельство многим кажется унизительным и страшным. Даже воспринимая эту идею, люда не хотят мириться с ней, такая картина всеобъемлющего проникновения в тайны человека, вплоть до возможности, так сказать, «закодировать» его и «передать по телеграфу» в другое место, кажется им отталкивающей и пугающей. Встречаются опасения и другого рода: а допускает ли вообще наше внутреннее устройство исчерпывающее объективное описание? Предлагалось, например, поставить перед кибернетикой задачу научиться отличать по объективным признакам существа, нуждающиеся в сюжетной музыке, от существ, в ней не нуждающихся. А вдруг поанализируем, поанализируем — и окажется, что и в самом деле нет никакого разумного основания выделять такую музыку как благородную по сравнению с другими созвучиями.

Мне представляется важным понимание того, что ничего унизительного и страшного нет в этом стремлении постичь себя до конца. Такие настроения могут возникать лишь из полузнания: реальное понимание всей грандиозности наших возможностей, ощущение присутствия вековой  {28}  человеческой культуры, которая придет нам на помощь, должно производить огромное впечатление, должно вызывать восхищение! Все наше устройство в самих себе понятно, но понятно и то, что это устройство содержит в себе колоссальные, ничем не ограниченные возможности. На самом деле, нужно стремиться этот глупый и бессмысленный страх перед имитирующими нас автоматами заменить огромным удовлетворением тем фактом, что такие сложные и прекрасные вещи могут быть созданы человеком, который еще совсем недавно находил простую арифметику чем-то непонятным и возвышенным.

В природе запрета нет

Член-корреспондент АН УССР А. Ивахменко

Человек существует на Земле всего миллион лет. Он не достиг еще предела своей эволюции, предела развития своих интеллектуальных способностей, если, конечно, таковой имеется вообще: Следовательно, существа, равные ему или стоящие выше его по развитию, принципиально могут существовать. Возможно, что они уже есть на других планетах вселенной.

Проследите историю развития человеческого общества. Факты показывают, что рано или поздно человек находит пути к искусственному повторению всего, что когда-нибудь и где-нибудь создала природа в своей грандиозной «лаборатории». И наоборот, явления, которые не в силах воспроизвести человек, как правило, относятся к принципиально невыполнимым и в природе. Так, например, строго доказано, что в пределах той части вселенной, которую мы наблюдаем, законы природы не позволяют человеку создать вечный двигатель — машину, вырабатывающую энергию из ничего. Нет такого двигателя и в природе. Но природа создала человека. И человек в силах рано или поздно повторить «творчество» природы искусственно.

Трудно сказать, каким будет путь искусственного воспроизведения нового разумного существа. По-видимому, успешное решение этого вопроса будет связано с достижениями в самых различных областях науки. И многие из таких приближающихся открытий можно предвидеть уже сегодня. Например, проблема искусственного получения  {29}  белка. Ученым уже удалось осуществить синтез простейшего белкового вещества — из девяти аминокислот они получили простой белок окситоцин. Установлена молекулярная структура инсулина — белкового гормона. Пока это первые шаги. А в дальнейшем, постепенно синтезируя белки все большей и большей сложности, человечество придет к искусственному получению из неживых природных материалов сначала растений, а потом и живых организмов. Быть может, в очень отдаленном будущем такой путь приведет к созданию разумных существ — помощников человека.

Конечно, такое искусственное проявление разума явится все той же существующей на нашей планете белковой формой проявления жизни, хотя у синтезированных растений и живых организмов обмен веществ, например, может осуществляться по совершенно иным законам, чем у их природных собратьев.

Другой путь искусственного воспроизведения мыслящих, разумных существ связан с достижениями в области точных наук, например в области биологической кибернетики, или сокращенно — бионики. Целью этой науки является перенесение принципов действия систем, управляющих живыми организмами, в технику. Создание дешевых микроминиатюрных моделей нейронов и разработка надежных и простых способов «организации» огромного числа таких моделей в стройные системы могут привести к созданию устройств, подобных нашему мозгу. Естественно, что в этом случае искусственно созданные разумные существа не будут подходить под определение «жизни» как формы существования белковых тел, хотя, конечно, приобретут все качества тех живых созданий, которые мы наблюдаем сегодня.

Видимо, проявление жизни не обязательно связано с белковыми веществами, а создание искусственных разумных существ в принципе может быть осуществлено.

Противники такого подхода к проблеме искусственного воспроизведения жизни часто ссылаются на громадное число элементов — «заменителей» нейронов, из которых должна состоять «думающая» машина, считая, что это исключает возможность ее создания. И в самом деле, может выясниться, что искусственное создание разумных кибернетических существ потребует такого множества различных элементов, что станет в конечном счете  {30}  нецелесообразным. Но мне кажется, что это нам не грозит. Ограничить количество элементов человеку помогут хотя бы те свойства, которыми обладает наш мозг. И одно из них, несомненно,— свойство адаптации. Заключается оно в том, что многие клетки мозга не имеют постоянных функций и часто переключаются с управления одним процессом на управление другим. Например, если при чтении книги мы встречаем трудное или неясное место, то число нейронов, участвующих в работе над текстом, резко увеличивается за счет ослабления контроля над каким-нибудь второстепенным жизненным процессом. Кроме того, известно, что если даже почти половина клеток мозга выйдет из строя, мозг продолжает функционировать — при этом снижается лишь так называемая его «разрешающая способность». Как видите, наш мозг представляет собой надежную систему, состоящую из большого числа ненадежных элементов, готовых в какой-то степени быстро «подменить» друг друга. Сейчас эти принципы переносятся в технику. А в будущем они лягут в основу искусственно созданных разумных существ.

Кибернетикам часто задают вопрос: могут ли разумные машины обогнать человечество в своем развитии? Здесь ответ зависит от того, сколь совершенен будет искусственный мозг. Если наряду со всеми способностями человека воспринимать, перерабатывать и накапливать самую различную информацию разумные искусственные существа будут обладать еще и определенным «быстродействием» в выполнении этих операций, то естественно, что их самоусовершенствование будет идти значительно интенсивней, чем эволюция мышления человека.

Иногда, под влиянием некоторых фантастических романов, подобный ответ вызывает испуг — не возникнет ли конфликт между людьми и новыми существами, не смогут ли машины превратить людей в своих рабов? Сейчас это испуг праздный. Но поскольку он возникает, то ответить на него необходимо. Будущее мне представляется царством разума, где категории «хорошо» и «плохо» будут определяться интересами всего человечества. Человек никогда не нажмет «спусковой крючок» для создания существ, способных ему повредить, так же как не должен нажать «спусковой крючок» атомной войны.

Что такое разумная машина

Профессор Уильям Росс Эшби

Сейчас наступил поворотный этап в развитии наших взглядов на природу мозга и подобные мозгу механизмы. Последние десять лет (1950—1960) были периодом брожения умов. Можно надеяться, что в ближайшие десять лет утвердятся идеи, которые на многие годы вперед определят развитие науки о «мозгоподобных» механизмах.

До последнего времени мы все были склонны допускать, что способности мозга, в особенности человеческого мозга, неограниченны. Нам казалось, что если человек достаточно умен, то он может сделать все что угодно — гений может разрешить любую проблему. Пора расстаться с этим представлением, так как оно препятствует дальнейшему прогрессу. Сегодня подобное мнение так же невежественно и наивно, как вера ребенка в то, что его старший брат может поднять любую тяжесть. Сегодня мы знаем, что означает слово «мозгоподобный», и знаем, каковы ограничения для мозга. Мы знаем также, что для человеческого мозга и для машины эти ограничения одни и те же, поскольку они присущи любой системе, поведение которой упорядочено и подчинено определенным законам. Система, которая бы могла обойти эти ограничения, обладала бы волшебными свойствами.

Прежде чем идти дальше, обсудим некоторые детали, чтобы затем их уже не касаться.

Мозгоподобные процессы можно разделить на два класса в зависимости от того, целенаправленны они или нет. Именно целенаправленные процессы является разумными по преимуществу, независимо от того, протекают ли они в машине или в мозгу. Однако в мозгу происходит множество других процессов, которые мы и рассмотрим в первую очередь.

Живой мозг обладает рядом интересных особенностей, которые обычно нигде больше в организме не наблюдаются. В мозгу, например, протекают уникальные биохимические и электрохимические процессы. Особый интерес для инженеров, занимающихся вычислительными машинами, представляют специфические свойства нервных сетей и стохастические явления в мозгу. Основной особенностью  {32}  этих нецеленаправленных процессов является то, что сами по себе они ни хороши, ни плохи: они являются такими же естественными процессами, как, например, окисление, и мозг под воздействием естественного отбора и эволюции развивает или подавляет тот или другой процесс в зависимости от того, является ли он полезным или вредным. Все эти процессы могут быть моделированы с помощью вычислительной машины, так как они являются непосредственными природными процессами.

Рассматривая мозгоподобные процессы, нужно помнить, что вычислительная машина совершеннее мозга, поскольку она может быть сделана так, чтобы ее поведение совершенно не зависело от какой-либо операционной структуры. В принципе машина способна выполнять любой хорошо определенный процесс. Живой же мозг сформировался за пять миллиардов лет развития таким, что сейчас он оказывается специально приспособленным именно к земным условиям. Эти условия, как мы начинаем теперь понимать, вовсе не имеют такого всеобщего характера, как мы привыкли думать. Характерным для земных условий являются: распределение объектов в пространстве, подчиняющемся трехмерной евклидовой матрице; исключительное значение непрерывности процессов, происходящих на Земле; тенденция к локализации эффектов; наконец, повторяемость некоторых свойств в различных местах.

Для того чтобы эти свойства придать вычислительной машине, нужно было бы затратить много труда для их программирования. Поскольку живой мозг в течение длительного времени развивался в земных условиях, его операционные методы специализировались. В результате мозг, вместо того чтобы быть исключительно гибким механизмом, стал, как сейчас оценивается, в высшей степени негибкой системой.

Мы не собираемся много говорить о целенаправленных мозгоподобных процессах, однако отметим, что наиболее перспективным направлением исследований в этой области является изучение систем с большим числом состояний равновесия. Наших знаний об этих системах недостаточно. Хорошо изучена только статистическая механика больших физических (ньютоновских) систем; к сожалению, эти системы обычно имеют малое число состояний равновесия.  {33} 

Простейшим примером системы с большим Числом состояний равновесия является тарелка с песком, в которой частицы песка могут покоиться в различных конфигурациях. Однако единственной формой активности такой системы являются малые перемещения песчинок, когда они переходят из неустойчивых состояний в устойчивые; при этом перемещения настолько малы, что не представляют интереса. Нас интересуют системы с большим числом равновесных состояний, обладающие достаточной динамичностью, при которой их траектории перехода в состояние равновесия достаточно длинны и сложны.

Такие системы обладают некоторыми элементарными свойствами живых организмов.

Можно не сомневаться, что при дальнейшем изучении систем будет открыто еще много их интересных особенностей. Нервная система, обладающая порогом чувствительности, также является примером системы с многими равновесиями. И несмотря на то, что вот уже пятьдесят лет как известен этот факт, мы еще практически ничего не знаем о том, как она себя ведет, когда ее размеры достаточно велики для того, чтобы в силу вступали законы статистической механики.

На этом мы закончим обсуждение существенно простых и естественных процессов, происходящих в мозгу. Перейдем теперь к другим мозгоподобным процессам, получившим всеобщее признание как исключительные. Это целенаправленные процессы.

Что такое разум?

Еще несколько лет назад было много споров о том, что понимать под «разумной машиной». Сейчас положение прояснилось, и ответ на этот вопрос известен. Разумной следует считать систему, способную выполнять подходящий отбор. Эта способность является критерием разумности. Иными словами, разумен тот, кто разумно действует. Приведем несколько примеров, чтобы пояснить эту мысль. Если человек играет в шахматы, то мы не должны судить о его способностях, слушая его хвастовство, мы просто наблюдаем за его игрой и оцениваем, выбирает ли он из всех возможных ходов именно те несколько, которые быстро приведут его к победе.

Разумным руководителем предприятия является лишь тот, кто, несмотря; на всю сутолоку и неразбериху дня,  {34}  дает настолько тщательно отобранные распоряжения, что необходимая работа может быть выполнена. Диспетчер, регулирующий движение, проявляет свой разум тем, что отбирает такие комбинации светофора, при которых даже при длительных перегрузках пути не происходит несчастных случаев. При так называемых проверках умственных способностей, когда испытывается то, что мы считаем разумом, критерием в конечном счете является простая констатация: сумел ли кандидат отобрать правильный ответ.

Таким образом, разумная машина может быть определена как система, которая использует информацию и обрабатывает ее так, чтобы достигнуть высокой степени подходящего отбора. Если эта машина должна показать в самом деле высокий уровень разумности, то она должна обработать большое количество информации и при этом с высокой эффективностью.

В биологических процессах подходящий отбор и разумность проявляются в основном в регулировании: живой организм, если он действует «разумно», ведет себя так, чтобы поддерживать себя живым. Другими словами, он действует так, чтобы поддерживать основные переменные, от которых зависит его существование, в биологических границах. Это есть непосредственное проявление подходящего отбора, и животные, чем выше они на шкале разумности, проявляют свое превосходство именно большей способностью к регулированию.

Выбранный нами подход к рассмотрению природы разума позволяет привлечь новейшую теорию информации и взглянуть на проблему под углом зрения, отличным от принятого у старых философов. «Регулирование» означает просто, что, несмотря на воздействие возмущающих факторов, организм ведет себя так, что отклонений от оптимума не происходит; иначе говоря, как бы сохраняется правильная форма существования. Такое многократное достижение конечной правильной формы, несмотря на возмущения, гомологично с коррекцией шумов в канале связи. Шумы, как известно, изменяют форму сигнала, и корректирующий канал действует так, чтобы вернуть их обратно к истинной форме. Таким образом, проблема разумности может быть рассмотрена с помощью шенноновской теории связи.  {35} 

Предел разума

Как только мы признали, что разумная система (независимо от того, живая она или механическая) — это та, которая ведет себя разумно, мы должны признать, что проверкой разумности является способность к подходящему отбору. Все разумные действия являются действиями по подходящему отбору. И, значит, любая разумная система подчиняется следующему постулату: любая система, выполняющая подходящий отбор (на ступень выше случайного), производит его на основе полученной информации.

Можно думать, что это совершенно очевидно, однако часто в дискуссиях о способностях живого мозга этот постулат скрыто или очень тонко отрицается. Представим себе, однако, что бы произошло, если бы этот постулат был недействителен. В этом случае экзаменуемый студент, например, давал бы правильный ответ до того, как задается вопрос; человек мог бы предъявить точные требования по страховке раньше, чем случился бы пожар; наконец, вычислительные машины давали бы необходимые результаты до того, как в эти машины была заложена задача.

Ничего подобного науке неизвестно, что может случиться в будущем, сказать нельзя, однако совершенно ясно, что в середине XX века мы должны отбросить такую возможность. Сказав, что такие явления не могут произойти, мы скрыто предположили, что любые системы, живые или механические, подчиняются высказанному постулату и могут выполнить подходящий отбор только при получении и обработке соответствующего количества информации.

Встав на эту точку зрения, мы приходим к выводу о неизбежном количественном ограничении таких систем. Поскольку подходящий отбор гомологичен коррекции шумов, постольку объем коррекции, который может быть осуществлен, подчиняется десятой теореме Шеннона. Эта теорема гласит, что если некоторое число ошибок должно быть устранено (иначе говоря, должны быть сделаны некоторые подходящие отборы), то через корректирующий канал должно пройти по крайней мере такое же количество информации. Когда человеческое существо производит корректировку, регулирование или подходящий отбор, оно  {36}  действует как корректирующий канал и не может выполнить эти функции, пока не примет и не передаст необходимую информацию.

Та же самая точка зрения может быть выражена в более простой и доступной форме, если воспользоваться законом «необходимого разнообразия», который указывает, что подходящий отбор может быть выполнен только при обработке соответствующего Количества информации (если, конечно, не верить в возможность волшебства).

Мы должны признать сегодня одно из двух предположений о работе человеческого мозга. Либо она подчиняется высказанному постулату, и тогда мозг выполняет подходящий отбор в результате обработанной в достаточном количестве информации, либо мозг обладает волшебными свойствами, и тогда правильные эффекты создаются без соответствующих причин, которые могли бы их вызвать.

Нельзя сказать, что человеческий мозг никогда не совершит чудеса: вселенная полна неожиданностей. Однако те, кто утверждает, что работа человеческого мозга не подчиняется постулату, должны принять вытекающий из этого отрицания вывод о возможности подходящего отбора без получения соответствующей информации. Желательно, чтобы противники нашей точки зрения привели примеры подобной работы мозга. До тех пор, пока не будут приведены такие факты, постулат останется в силе.

Интересно разобраться в причинах ошибочных представлений о природе человеческого разума и его способностей. Возможно, что подобная ошибка — следствие грубого просчета при оценке количества информации, используемой людьми и вычислительными машинами. Когда программируется машина, мы должны выписать в задании любую деталь; при этом мы очень остро осознаем количество необходимой для этой цели информации. Создается впечатление, что для машины требуется весьма большое количество информации; в действительности же это далеко не так.

Математик, решая задачу, трехмерной геометрии, может справиться с ней легкой быстро; этим создается впечатление, что использованный объем информации мал. В действительности он очень велик; точной мерой его может быть объем программы, которую должна выполнить машина, чтобы решить ту же задачу. Дело в том, что человек располагает колоссальным запасом информации,  {37}  имеющей характер предпрограммирования. Перед тем как взять в руки карандаш, решая геометрическую задачу, человек уже имеет опыт далекого детства, когда он познакомился с трехмерным пространством, двигая руками и ногами. Позднее, в школе, он изучал евклидову геометрию, затем занимался столярным делом и научился делать простые коробки и трехмерную мебель. Наконец, за плечами у человека пять миллиардов лет эволюции, сформировавшей его представление о трехмерном пространстве.

Поскольку выживали только те организмы, которые были лучше приспособлены к трехмерному пространству, природа снабдила человека мозгом, который специально приспосабливался к общению с трехмерными существами. Таким образом, когда математик решает задачу из трехмерной геометрии, он грубо недооценивает количество информации, действительно им использованное. Когда же он решает ту же задачу с помощью машины, он грубо переоценивает его.

Если в обоих случаях применить одинаковую меру, то и машина и живой мозг способны выполнить подходящий отбор только в пределах, допускаемых количеством полученной и обработанной ими информации.

Вследствие того, что в любом человеческом существе имеется такое скрытое предпрограммирование, человек может очень легко и быстро получить нужный результат при условии, конечно, что проблема не выходит за пределы его специализации. Однако в этом нет ничего чудесного, поскольку тот же эффект можно получить от машины с большим объемом предпрограммы. Чаще всего примеры, с помощью которых пытаются доказать какие-то особые способности человека, свидетельствуют о том, что человек подготовлен к решению проблемы или специально или за счет наследственности.

Рассмотрим, например, обучение игре в шахматы. Первое, что нужно объяснить обучаемому десятилетнему ребенку,— это значение строк, колонок и диагоналей на шахматной доске. Поскольку ребенок уже знаком с некоторыми элементами планиметрии, ему достаточно просто показать шахматную доску, чтобы он понял.

Вычислительная машина сама по себе лишена каких-либо метрических представлений и поэтому нуждается в детальном описании методики шахматной доски. Зато  {38}  машина так же способна играть в любой другой метрике, которая могла бы показаться безумной и просто недоступной для человека.

То, что человек хорошо решает «человеческие» проблемы, не более удивительно, чем то, что машина дискретного счета наиболее приспособлена к счету при основании два или аналоговая машина — к исследованию непрерывных процессов. Можно утверждать, что проявление специфической способности человека решать какой-то класс проблем объясняется наличием соответствующей пред-программы. В противном случае мы должны допустить существование каких-то волшебных сил.

Что такое гений?

Рассмотрим вкратце вопрос о так называемых «гениях». Существуют два грубых заблуждения, которые мешают понять этот вопрос.

Первое заключается в том, что мы приписываем какие-то особые способности ученому, решившему проблему, над которой безуспешно бились в течение ряда лет многие другие. Это мнение столь же неразумно, как и заключение, что человек, десять раз кряду правильно угадавший, какой стороной упадет монета, имеет особое способности в предсказании по сравнению с тысячью человек, гадавших вместе с ним и не получивших правильного результата.

Исаак Ньютон, например, отмечал, что когда он был совсем молод, то всегда представлял себе любые явления как бы непрерывно протекающими в чем-то еще другом. Такой метод мышления был для Ньютона естественным, близким ему по духу, и ученый применял его при рассмотрении любых вопросов. Разве удивительно, что именно он был человеком, который в момент, когда назревало открытие дифференциального исчисления, стал первым, открывшим его? Когда в начале этого века наука буквально требовала человека, могущего представлять все явления как происходящие малыми дискретными скачками, появился Планк. Если бы Ньютон имел несчастье родиться в 1900 году, то свойственный ему метод мышления помешал бы ему сформировать квантовую теорию.

Представим себе, что много ученых, не зная заранее правильного пути, пытаются различными способами  {39}  решить одну и ту же задачу. Наконец, один из них добивается успеха. После этого появляемся мы и заявляем, что этот человек обладает исключительными способностями. Именно таким образом возникает представление о гении. Однако эта часть отбора не была сделана этим человеком; отбор был сделан нами, когда мы выбрали его за его успех. Это весьма распространенная ошибка в статистической логике, которая, вероятно, ответственна за большинство торжественных речей в честь «гениев».

Вторым заблуждением является представление, что гений способен решить проблему без затраты труда. В действительности большая часть его работы состоит в попытках решения, которые, конечно, являются мощным средством получения информации.

Многие из признанных гениев были людьми, которые днем и ночью обдумывали какой-либо вопрос и делали в различных комбинациях многочисленные попытки подойти к решению. Возьмем, например, Гаусса, который, по общему признанию, может быть великолепным примером гения. Приведем его собственные слова из письма к Ольберсу, в котором он рассказывает о том, как были достигнуты определенные результаты.

«Возможно, Вы помните мои жалобы относительно теоремы, которая не поддавалась никаким моим попыткам. Этот пробел портил мне все, что я до сих пор открыл, и в течение четырех лет редко проходила неделя, чтобы я не предпринял попытки решить эту проблему, однако все было тщетным. Несколько дней назад я наконец добился успеха». И несколько далее в том же письме Гаусс пишет: «Никто не имеет представления, когда читает эту теорему, как долго я находился в тупике».

Несомненно, что одной из причин, почему кто-либо становится гением, является то, что платит он за это тяжелым трудом. Он вынужден обрабатывать необходимое количество информации.

Если человеческий мозг способен решать задачи, к которым он предпрограммирован, то естественно, что он оказывается исключительно глуп при решении проблем, которые противоречат его предпрограмме. До сих пор эта область очень мало исследовалась. Мы редко гордимся своими ошибками, поэтому только недавно психологи, которые преувеличивали достоинства человека, начали заниматься его дефектами.  {40} 

Нам известно, однако, что в ряде случаев возникают специфические для человека затруднения. Известно, с каким трудом любой из нас может разобраться в собственных любовных переживаниях, поскольку неизбежно создается путаница из-за смешения реального и символического. Не нужно удивляться тому, что мы способны разобраться с большой точностью и объективностью в половых отношениях корюшки и в то же время можем совершенно запутаться во взаимоотношениях современных юношей и девушек. Всем известно, как трудно делать рукой и ногой одновременные движения, которые не соответствуют выработанным человеком навыкам.

Доказательством того, что мы всюду пытаемся видеть взаимные связи только потому, что у нас есть соответствующая предпрограмма, могут быть психологические опыты Эмса. В одном из этих опытов испытуемый смотрел в отверстие коробки и видел внутри висящий в пространстве игрушечный стул. Затем испытуемый смотрел через боковое отверстие коробки и убеждался, что в действительности внутри нее в разных местах подвешены на проволочках отдельные части стула, и только при определенном направлении взгляда эти части можно было видеть в перспективе как целый стул. Когда испытуемый полностью убеждался в том, что отдельные части стула находятся далеко друг от друга, ему предлагалось опять посмотреть в отверстие коробки. И он не мог заставить себя не видеть подвешенный целый стул.

Не существует «истинного» разума

Существует ли истинный разум? Если под этим понимать способность выполнять подходящий отбор без обработки соответствующего количества информации, то такого «истинного» разума нет, это миф. Он возник так же, как возникает идея о «чистом» волшебстве у ребенка, который видит фокус. Сначала ребенок верит в волшебство. Позже, когда он узнает, каким образом были сделаны показанные ему трюки, он перестает верить в трансцендентное «чистое» волшебство. В его голове миф заменяется подлинным знанием существа фокуса.  {41} 

Выводы

Какие же следует сделать выводы из развитой нами точки зрения? В частности, для инженеров, занимающихся вычислительными машинами?

Нужно прекратить разговоры о двух сортах разума, независимо от того, идет ли речь о живом мозге или о машине. Существует только один сорт разума. Он проявляет себя тем, что производит подходящий отбор. Разумная работа всегда предполагает сбор необходимого количества информации (или непосредственно после того, как задана проблема, или заранее, в виде предпрограммы) и достаточно эффективную ее обработку, обеспечивающую подходящий отбор. Живой мозг имел перед собой в процессе эволюции только одну задачу: как получить необходимую информацию и как обработать ее с достаточной эффективностью. Задачи, стоящие перед современным инженером, по существу, точно такие же. Инженер должен перестать спрашивать: «Как я могу сделать разумную машину?», поскольку он уже сейчас может это делать и делал это в течение последних двадцати лет. Он должен перестать относиться со сверхблагоговением к так называемой гениальности, понимая, что гений — это просто предельный образец системы, к разработке которой он непрерывно идет. Несомненно, что он скоро разработает машины, отличающиеся от больших машин дискретного счета, однако и они по-своему будут разумны. Существенно различие не между машинами дискретного счета и непрерывного действия или между германием и протеином, а между реальным разумом, который обрабатывает нужное количество информации, и неким мифическим разумом, которым, как предполагали люди, они обладают.

Основной постулат дает возможность разобраться в массе различных процессов. Для этого нужно понять, что правило подходящего отбора приложимо не только к окончательной цели, но и ко всем вспомогательным целям, которые встают в процессе ее достижения, в том числе и к выбору оценочных критериев.

Таким образом, если, например, целью является составление программы для игры в шахматы, то программист может выдвинуть вспомогательную цель: игра должна быть закончена в кратчайшее время. Теперь «кратчайшее время» становится самоцелью, и достижение ее  {42}  требует подходящего отбора (среди различных вариантов игры, характеризующихся различным временем). Это требование можно выполнить, только обработав необходимое количество соответствующей информации. Если информация (об относительной быстроте вариантов игры) не существует сегодня, то подходящий отбор сейчас не может быть сделан. Если цель (окончание игры в кратчайшее время) все-таки желательна, то для достижения ее нет иного средства, кроме сбора информации. Это значит, что программист может пойти только по одному пути: он должен составить какую-то программу и проверить, сколько времени требуется для ее выполнения, затем составить другую программу и опять проверить ее и т. д. В конце концов, делая ряд попыток и ошибок (что и представляет собой «эксперимент»), он получит информацию о том, какая программа приведет быстрее к поставленной цели.

Существует масса таких вторичных, часто трудных вопросов, возникающих при практической реализации подходящего отбора. Любая попытка достичь главную цель влечет за собой необходимость выполнить много второстепенных, или «оценочных», целей. Содержание основного постулата или закона необходимости разнообразия перекрывает их. Для примера рассмотрим случай, когда нужно быстро произвести поиск (быстрота является оценочной целью) и для этого может потребоваться повторная дихотомизация (последовательное деление области поиска на две части, полученных частей опять на две и т. д.). Тогда вопрос «как провести дихотомизацию» становится объектом поиска. Но нахождение ответа на вопрос «как» является актом подходящего отбора, следовательно, этот случай также подчиняется постулату.

Можно упомянуть еще проблему, связанную с выбором местоположения корректирующей обратной связи: должна ли быть подведена обратная коррекция к этой или другой точке? Знать, к какой именно точке,— это значит выполнить подходящий отбор, и опять-таки отбор может быть выполнен только при наличии информации. Если ее нет, то решение может быть принято или случайно или на основе информации, накапливаемой в результате многократных попыток и ошибок.

Подведем общий итог. То, что часто с благоговением называют истинным разумом, есть миф. Человеческое  {43}  существо спасает себя от полной глупости тем, что пользуется информацией, заключенной в предпрограмме. Эта информация включает в себя опыт многих миллионов лет эволюции и частный опыт жизни данного человека. Дайте человеку проблему, соответствующую его объему знаний, и он ее быстро разрешит. В этом состоит его истинный разум. Любая машина, предпрограммированная в таком же объеме, будет иметь столько же истинного разума.

Однако разум человека и машины полностью ограничен. Разум машины ограничивается количеством информации, которую мы в нее внесли. Мы можем получить от машины столько разума, сколько мы хотим, но только при условии, что в нее заложено соответствующее количество информации.

Мысль о предельных ограничениях действует, конечно, отрезвляюще, однако следует вспомнить, что сложившаяся сейчас ситуация напоминает ту, которая была сто лет назад, в начале развития обычных машин. В то время было уже создано столько сложных машин, что многие инженеры считали возможным открытие вечного двигателя. Затем возникла мысль о том, что энергия не может быть создана из ничего, и можно думать, что многих инженеров того времени постигло серьезное разочарование.

Они рассматривали закон сохранения энергии просто как ограничение. Мы же знаем теперь, что те, кто принял это ограничение, оказались реалистами. В конце концов они построили лучшие машины, чем инженеры, пытавшиеся создать вечный двигатель. Современное положение с вычислительными машинами очень похоже. Если мы согласимся с тем, что подходящий отбор может быть выполнен только до уровня, определяемого полученной и обработанной информацией, и если мы примем, что это ограничение справедливо для всякого мозга, человеческого и машины, наша работа может стать хотя и менее увлекательной, но зато более полезной. Те, кто будет строить машины на основе этих представлений, перегонят тех, кто хочет строить их, исходя из старого и суеверного взгляда, что человеческий мозг всемогущ.

Об обучающихся
и самовоспроизводящихся машинах

Профессор Норберт Винер

Двумя свойствами, которые мы считаем характерными для живых систем, являются способность обучаться и способность воспроизводить себе подобных. Взятые порознь, эти свойства кажутся различными, хотя в действительности они тесно связаны друг с другом. Обучающееся живое существо является таковым, поскольку оно способно подвергаться изменениям в результате прошлых воздействий окружающей среды и, следовательно, приспосабливаться к окружению на протяжении своей индивидуальной жизни.

Размножающийся живой организм способен создавать другое существо по своему собственному подобию, которое не изменяется на протяжении его жизни. Если изменения сами по себе передаются по наследству, мы имеем сырой материал, на котором работает процесс естественного отбора.

И онтогенетическое и филогенетическое обучение, особенно последнее, распространяется не только на животный мир, но и на растения и на все организмы, которые в той или иной мере могут рассматриваться как живые. Степень, в которой эти две формы обучения обнаруживаются в различных видах живых организмов, колеблется в широких пределах. У человека и в меньшей степени у других млекопитающих онтогенетическое обучение и индивидуальная приспособляемость достигают наивысшей точки. Можно сказать, что в значительной степени филогенетическое обучение человека развито для того, чтобы создать возможность высококачественного онтогенетического обучения.

Может ли созданная человеком машина обучаться и воспроизводить себя?

Простейшим из двух процессов является обучение, и в отношении его техника ушла далеко вперед. Здесь мы будем, в частности, говорить об обучении машин играм, которые улучшают стратегию и тактику своего поведения на основе приобретаемого опыта.

Существует общепризнанная теория игр, созданная фон Нейманом.  {45} 

В играх, подобных игре «Тик-так», вся стратегия известна, и поэтому возможно разрабатывать тактику игры с начала до конца. Теория позволяет вести игру наилучшим образом. Однако во многих играх, вроде шахмат и шашек, наших знаний недостаточно для того, чтобы разработать полную стратегию, и мы можем это сделать только приблизительно. Приблизительный вариант теории фон Неймана стимулирует игрока действовать с максимальной осторожностью, предполагая, что его противник является первоклассным мастером.

Однако это предположение не всегда оправданно. На войне, которая также представляет собой разновидность игры, это может привести к нерешительным действиям, которые часто не лучше, чем поражение. Всякое прямое использование теории игр фон Неймана в этих случаях может оказаться фатальным.

Книги по теории шахматной игры написаны не с позиций фон Неймана. Они представляют собой сборники правил, почерпнутых из практического опыта игры в шахматы против игроков высокой квалификации и глубоких знаний. Они устанавливают некоторую стоимость или вес, который нужно приписать потере фигуры, мобильности, развитию фигур и другим факторам, изменяющимся от этапа к этапу.

Нетрудно сделать машину, которая как-то будет играть в шахматы.

Представьте себя играющим в шахматы с такой машиной. Для того чтобы ситуация была справедливой, предположим, что вы играете в шахматы по переписке, не зная, что игра ведется против машины, и что у вас в связи с этим не будет возникать никаких предрассудков. Естественно, как это всегда бывает при игре в шахматы, вы придете к некоторому заключению о личных качествах вашего противника. Вы обнаружите, что когда на шахматной доске дважды возникает одно и то же положение, реакция вашего противника будет одной и той же. Вы придете к заключению, что ваш противник — личность весьма консервативных правил. Если вам удался какой-либо трюк, он будет всегда удаваться при той же ситуации. Поэтому для опытного игрока будет нетрудно разгадать стратегию машины и побеждать ее в каждой партии. Однако существуют машины, которые нельзя победить таким простым образом. Предположим, что после  {46}  нескольких партий машина делает перерыв и использует свои возможности совсем для другой цели. В то время, когда она не играет со своим противником, она изучает все предыдущие партии, записанные в ее памяти, производит оценку фигур в зависимости от их положения, мобильности и т. д., анализирует наиболее выигрышные ситуации. Таким путем она изучает не только свои собственные ошибки, но и удачи своего противника. Теперь она заменяет свои предыдущие ходы новыми и продолжает игру, как новая, улучшенная машина. Такая машина больше не будет проявлять прежнего упорства, и комбинации, которые раньше против нее удавались, потеряют свою ценность. Более того, со временем машина может изучить манеру игры своего противника.

Многие формы борьбы, которые мы обычно не рассматриваем как игру, тем не менее можно изучать с точки зрения теории игр. Один из интересных примеров — это борьба между мангустой и коброй. Как пишет Киплинг в рассказе «Рикки-тикки-тави», укус змеи для мангусты смертелен, несмотря на то, что ее тело покрыто жесткой шерстью, которую кобра прокусывает с трудом. Киплинг называет эту борьбу своего рода пляской смерти, в которой проявляется мускульная сила и сообразительность. Нет никаких оснований предполагать, что индивидуальные движения мангусты более быстрые и точные, чем у кобры. Тем не менее в подавляющем большинстве случаев мангуста побеждает кобру. Как она этого добивается?

Я рассказываю об этом на основании того, что я видел сам и что можно видеть в кино. Я не гарантирую безукоризненность своей интерпретации. Мангуста начинает с ложного выпада, который заставляет змею подняться. Мангуста отскакивает и делает второй такой же выпад, так что получается серия ритмических движений, выполняемых обоими животными. Однако этот танец не монотонен, он постепенно развивается; по мере того как идет борьба, выпады мангусты все больше и больше опережают выпады кобры, и так продолжается до тех пор, пока, наконец, мангуста не совершает смертельное нападение в тот момент, когда кобра вытянута настолько, что больше не может достаточно быстро реагировать на выпады. В это мгновение атака мангусты уже не ложная, она смертельно точна, и зубы прокусывают череп змеи.  {47} 

Во время боя мангуста действует, как обучающаяся машина, и успех ее атаки определяется более высокоорганизованной нервной системой.

Бой быков представляет собой второй пример такого же типа. Необходимо помнить, что бой быков — это не спорт, а такая же пляска смерти, сущность которой состоит в координированной взаимосвязи между поведением быка и человека.

Все, что я сказал относительно борьбы мангусты и кобры, тореадора и быка, относится также к любым физическим соревнованиям человека с человеком. Дуэль на шпагах представляет собой последовательность ложных выпадов, nappe, ударов, при которых каждая сторона пытается вывести шпагу противника в такое положение, чтобы достичь успеха при помощи своей шпаги. То же самое происходит при игре в теннис. Нужно не только уметь возвратить мяч на сторону противника; стратегия заключается в том, чтобы путем ряда посылок вынудить противника занять на поле такое положение, при котором он будет не в состоянии сделать то же самое. Все эти физические соревнования и игры, в которые могут играть машины, имеют тот общий элемент, что для их успешного поведения необходимо длительное изучение опыта своего противника, а также своего собственного опыта. То, что справедливо для физических соревнований, относится и к тем играм, в которых элементы интеллекта проявляются в большей степени, например в военных играх, в которых штабные офицеры приобретают навыки военного искусства. Некоторая степень машинизации, подобной той, которую используют для игры в шашки путем обучения машины, возможна и здесь.

Нет ничего более опасного, чем планировать третью мировую войну. Интересно рассмотреть, может ли какая-то часть этой опасности возникнуть из-за бесконтрольного использования обучающихся машин. Снова и снова мне приходится слышать утверждение, что обучающаяся машина не может подвергнуть нас никакой опасности, потому что в решительный момент, когда мы это почувствуем, мы ее просто выключим. Можем ли мы это сделать? Для того чтобы своевременно выключить машину, мы должны обладать информацией, что опасный момент действительно наступил.

Уже тот факт, что машину изготовили люди, доказывает:  {48}  нет никакой гарантии, что у нас будет достаточно информации для того, чтобы это сделать. Теперь уже известно, что играющая в шашки машина может обыграть человека, который ее изготовил, после сравнительно короткого промежутка времени. Более того, сама скорость работы современных вычислительных машин препятствует тому, чтобы мы были в состоянии своевременно почувствовать и осознать признаки надвигающейся опасности.

Идея устройства, обладающего большим могуществом и выдающимися способностями осуществлять какую-либо стратегию, а также опасность таких устройств не новы. Новым является то, что мы фактически уже обладаем этими устройствами. В прошлом подобные возможности преподносились в форме чародейства, и это стало темой для многих легенд и народных сказок. В этих легендах тщательно исследована моральная сторона колдовства. Я уже обсуждал некоторые этические аспекты чародейства в одной из своих ранних книг («Человеческое использование человеческого ума»). Здесь я повторю часть материала, чтобы более точно вскрыть содержание понятия «обучающаяся машина».

Одно из наиболее известных сказочных произведений Гете называется «Ученик чародея». В этой сказке колдун оставляет своего ученика на кухне и приказывает ему натаскать бочку воды. Мальчишка ленив, но довольно изобретателен: он заставляет метлу выполнить эту работу, произнося над ней магические заклинания, подслушанные у своего хозяина. Метла покорно выполняет эту работу, но остановить ее он не может. Мальчик почти тонет, он обнаруживает, что не выучил или забыл другое заклинание, которое остановило бы метлу. В отчаянии он хватает метлу, ломает ее пополам, но к своему ужасу обнаруживает, что из каждой половинки продолжает течь вода. К счастью, он не погиб, потому что появился его хозяин, произнес магические слова, остановил метлу и хорошенько наказал своего ученика.

Более страшным является рассказ английского писателя начала XX столетия У. Джакобса об обезьяньей лапе. Ушедший на пенсию английский рабочий сидит за столом вместе со своей женой и приятелем, английским сержантом, вернувшимся из Индии. Сержант показывает хозяевам амулет в виде высохшей сморщенной обезьяньей лапы. Этот амулет, подаренный ему индийским священником,  {49}  обладает силой выполнить любые три желания любых трех людей. Сержант говорит, что он ничего не знает о первых двух желаниях прежнего владельца, но что третье его желание было — смерть. Он рассказывает своим друзьям, что является вторым владельцем амулета, но он не хочет говорить об ужасах, которые он из-за него пережил. Он бросает обезьянью лапу в камин, однако его друг выхватывает ее и заявляет, что хочет испытать могущество амулета. Первым его желанием было получить 200 фунтов стерлингов. Вскоре после этого раздается стук в дверь и появляется представитель компании, в которой работал сын хозяина. Отец узнает, что его сын погиб на заводе и что компания, не считая себя виновной в его гибели и без каких-то бы ни было юридических обязательств, решила выплатить отцу погибшего 200 фунтов стерлингов. Убитый горем отец произносит свое второе желание, чтобы его сын вернулся. Снова слышится стук в дверь, и она открывается. Появляется нечто, о чем мы узнаем из очень скупых слов — появляется призрак сына. Последним желанием отца было, чтобы призрак исчез.

Общим для всех этих историй является то, что магические действия выполняются буквально. И если мы ждем от магии какого-либо благодеяния, мы должны просить именно то, что мы хотим, а не то, что мы думаем, что мы хотим,

Новым, реальным качеством обучающихся машин является то, что они выполняют наши требования буквально. Если мы программируем машине выиграть войну, мы должны хорошенько подумать над тем, что мы понимаем под выигрышем войны.

Обучающаяся машина программируется на основе опыта. Опыт атомной войны, которая не приведет к катастрофе, можно почерпнуть только из военных игр. Если мы будем использовать этот опыт для разработки машинной стратегии на случай реальной опасности, смысл победы, которую мы имели в виду, программируя военную игру, должен быть точно тот же, который мы чувствуем сердцем в действительной войне. Нельзя думать, что машина будет, подобно нам, способной к различного рода предрассудкам и эмоциональным компромиссам, позволяющим нам называть гибель победой. Если мы просим от машины победу, не зная, что мы под этим подразумеваем, мы можем обнаружить, что в дверь постучится призрак,

Чувство меры

Доктор философии, академик Чехословацкой Академии
наук Э. Кольман

Верно ли, что человек — это машина, самая совершенная из известных нам пока кибернетических машин, что нет разницы между кибернетической машиной достаточно высокой организации и человеком, между «искусственным» и «естественным» способом ее создания?

Верно ли, что машины могут обладать психикой, что они могут испытывать эмоции, радоваться, грустить, быть недовольными чем-нибудь, чего-нибудь хотеть?

Двести шестнадцать лет назад выдающийся французский философ-материалист врач Жюльен Офре Ламеттри издал сочинение «Человек-машина». В нем он доказывал, что законы живой и неживой материи едины. Живое отличается от неживого лишь количественно, значительно большей сложностью. В то время эти материалистические метафизические взгляды были весьма прогрессивными и их автор подвергся гонениям церкви.

Ламеттри правильно подметил, что психологические и физиологические явления не происходят без явлений физических и просто механических. Но из этого он ошибочно заключил, что первые сводятся ко вторым, что человек является машиной, что между человеком и машиной имеются лишь количественные различия. Он не заметил, что низшие формы движения сохраняются в высших не как самостоятельные, а только как подчиненные, побочные, что при переходе от низших форм к высшим происходят  {51}  не только количественные, но и качественные изменения, появляется нечто принципиально новое и что поэтому объяснение высших форм не может быть исчерпано изучением форм низших.

Прошло сто лет. Естественные науки сильно развились. Марксом и Энгельсом была создана научная философия — материализм диалектический. Он усматривает не только материальное единство живого и неживого, но и их качественное различие. Хотя живое подчиняется тем же математическим, физическим и химическим законам, что и неживое, но оно подчиняется не только им. Оно имеет свои собственные специфические биологические закономерности. При переходе от неживого к живому происходит скачок. В этом смысле между живым и неживым имеется принципиальная разница.

Конечно, с того времени, как Маркс и Энгельс создали свое учение, также прошло более ста лет. Развитие естественных наук было еще более бурным. Поэтому законно возникает вопрос — а не следует ли пересмотреть эти их взгляды как раз в связи с возникновением кибернетики? Ведь сам марксизм требует, чтобы его отдельные положения пересматривались, если к этому вынуждают новые открытия науки.

Однако для такого пересмотра в данном случае нет никакого основания. Как раз наоборот. Кибернетика только подтверждает одно из основных положений марксизма, его учение о качестве и количестве.

Кибернетика — это математическая наука. Она изучает любые самоуправляющиеся системы, независимо от того, являются ли они частью техники, организмы ли они или общественные системы, с одной только стороны — со стороны количественной (в широком смысле этого слова, т. е. не только в смысле числа, величины, но также порядка и структуры). В этом как раз сила кибернетики. Обнаружение общности количественных закономерностей управления дало возможность, например, моделировать мыслительные операции при помощи вычислительных устройств, и наоборот, использовать опыт работы с вычислительными устройствами для изучения центральной нервной системы человека.

Но единство — это не тождественность. В том, что создает силу кибернетики, заключается также и ее слабость или, по меньшей мере, великий соблазн, соблазн не  {52}  видеть из-за сходства между человеком и машиной их различия.

Те, кто утверждают, что человек — машина и что кибернетические устройства мыслят, чувствуют, имеют волю и т. п., упускают из виду прежде всего одну «мелочь» — исторический подход. Машины — это продукт общественно-трудовой деятельности человека, между тем как человек является продуктом естественной эволюции. Тут и материальная основа другая,— в первом случае клетки органического вещества, в другом — электронные трубки, транзисторы и т. д.,— и масштабы времени несоизмеримы. По этой же причине и незаконно стирать разницу между «естественным» и «искусственным».

Правда, для того чтобы защитить тезисы «человек — машина» и «машина мыслит», можно использовать еще и другие аргументы.

Говорят, что не надо насильственно ограничивать понимание терминов. Например, если определить «машину» как нечто, каждый раз искусственно создаваемое человеком, то ясно, что машина не может воспроизводить себе подобных, а тем более существенно более совершенных, чем исходные.

Что верно, то верно. Такие нарочито узкие определения могут давать лишь узколобые противники кибернетики. Их выдвигают и те, кто, являясь сторонниками витализма, учения, пытающегося объяснить явления жизни с помощью каких-то особых надуманных «сил» или «принципов», проводят непроходимую грань между неживой и живой материей. Однако вместе с тем надо сказать, что и машины, способные к самовоспроизведению и самоусовершенствованию, имеют эти замечательные свойства исключительно только потому, что в конечном счете их придал им замысел конструктора.

Любые, даже самые сложные «машины выполняют лишь вспомогательные операции в соответствии с целями, поставленными человеком». Этими словами закончил свою статью «Кибернетика» в Большой Советской Энциклопедии (т. 51, 1958) А. Н. Колмогоров, и они остаются по-прежнему верными. Никаких фактов, доказывающих противное, не существует. Не существуют машины, которые могут сами ставить перед собой задачи, не поставленные перед ними их конструкторами, ибо и машины, которые, например, сами вырабатывают для себя программу своей  {53}  работы или даже создают научные гипотезы, делают это лишь потому, что это самопрограммирование или создание гипотез им было запрограммировано.

Но разве не все дело только в определениях? Разве не зависит все от того, что мы условимся называть машиной? Почему бы не расширить определение машины настолько, чтобы оно охватило и человека? (Тем более, что есть немало людей, которые живут бездумно, как машины.) Но этот довод никуда не годится. Расширять определения нельзя произвольно, они должны отвечать действительности. При помощи произвольно расширенных определений можно при некоторой логической сноровке доказать что угодно. Например, что нет разницы между собаками и стульями, потому что те и другие — «четвероногие», или что нет разницы между пролетариями и капиталистами, потому что те и другие — «производители» (producers). Это особенно ловко проделывает современная англо-американская социология, чтобы этим раз и навсегда «устранить» классовую борьбу. Аналогично можно понятие «машины» распространить на всю вселенную, объявить ее «часами», и тогда законно поставить вопрос о «часовщике», о ее создателе. Значит, пересмотр определения машины не ведет к доказательству того, что человек — это машина и что машина мыслит.

Допустим. Но разве не следует пересмотреть понятие «жизнь»? Считать, что жизнь — это способ существования белковых тел, как ее определял Энгельс, ныне слишком узко. Возможно, что в результате космонавтики мы познакомимся с другими формами жизни, основанной не на высокомолекулярных соединениях углерода. Почему бы тогда не определить «жизнь» так, чтобы она охватывала и работу кибернетических устройств?

Хотя в этом аргументе есть доля истины, его все же нельзя считать состоятельным. По-видимому, верно то, что жизнь не следует определять исходя из химической структуры, а что надо при ее определении опираться на функции жизни: ассимиляцию и диссимиляцию, рост, самовоспроизведение, самоуправление и т. д. Верно, что можно создать или можно будет создать кибернетические устройства, которые моделируют эти функции. Но это не значит, что в результате они становятся живыми.

Дальнейший аргумент в пользу «живых машин» таков. Если они не созданы сегодня, они будут созданы завтра.  {54} 

Вместо электронных ламп, транзисторов, ферритов, печатных схем, криотронов и других средств современной электроники в них будут использованы белковые вещества, живые клетки, в лабораториях будет создан живой мозг.

При нынешнем состоянии науки все это относится пока к области мечтаний. Разумеется, мечтать — это красиво. И очень хотелось бы, чтобы некоторые мечты осуществились немедленно. Но прежде всего нужно проделать очень большую, трудную работу, чтобы создать условия для того, чтобы можно было приступить к осуществлению этих мечтаний. Ведь даже «обыкновенные» кибернетические устройства не нашли до сих пор того распространения и внедрения, которые должны были бы найти. Ведь многие проблемы в области кибернетической техники, решенные принципиально, технически еще не осуществлены. А что же говорить о биохимических, физиологических, психологических основах тех будущих кибернетических устройств, о которых можно только грезить! Вполне закономерно, что литераторы, сочинители фантастических романов уходят далеко вперед: Беляев, оживлявший умерший мозг, Лем, соединивший живой мозг с кибернетическим устройством, или Хойл, описавший возможность прямого воздействия на человеческий мозг совершенных живых существ «Черного облака», вторгшегося в нашу планетную систему. Однако ученые обязаны совмещать в себе смелость фантастики с трезвостью ума. Нельзя втискивать научные исследования в узкие рамки практицизма. Но вместе с тем наука должна направлять максимум своих усилий на решение наиболее жизненных проблем сегодняшнего дня.

Эти замечания вовсе не направлены в сторону ограничения кибернетики. Те, кто предлагают ограничить кибернетику областью одних лишь технических автоматов, являются ее противниками, но не могут уже сегодня, как десять лет тому назад, обзывать ее «лженаукой», «сплошной мистификацией». Таких немало, и против них надо бороться. Некоторые выступающие против применения кибернетики в биологии, в психологии, а в особенности в социальных науках заявляют, что они якобы защищают эти науки от механизма, от «сведения» высших форм движения к низшим. Но если кибернетические методы применяются в биологии, в психологии или в общественных науках под контролем специфических методов данной науки, то никакого «сведения» здесь нет. Но нельзя забывать, что  {55}  и обратное увлечение не менее опасно. Тот, кто подменяет биологические, психологические и тому подобные методы кибернетическими, кто отождествляет живое с неживым, одушевленное с неодушевленным, общество с природой, тот вольно или невольно способствует гилозоизму, панпсихизму, социалдарвинизму, которые, так же как и витализм, ведут в конце концов к боженьке, к реакционным взглядам на мир.

Но верно ли в таком случае, что методами кибернетики можно анализировать жизнь во всей ее полноте, включая и человеческое сознание со всей его сложностью? Да, с этим мы полностью согласны. Более того, без малейших колебаний добавляем, что кибернетические методы можно и нужно применять также для анализа общественных явлений. Мы решительно высказываемся против консервативно мыслящих биологов, психологов и врачей (равно как и экономистов и философов), которые как черт ладана страшатся кибернетики. Но мы столь же решительно возражаем против мысли, будто методы кибернетики могут заменить собой методы биологии, медицины, психологии, политэкономии и т. п.

Но верно ли, далее, что, идя по пути кибернетического подхода к анализу жизненных явлений, возможно создать подлинную, настоящую жизнь, которая будет самостоятельно продолжаться и развиваться? С этим можно и нужно согласиться, но лишь в том смысле, что этот подход будет чрезвычайно содействовать биохимии добиться своими специфическими методами искусственного синтеза белковых тел, живой материи. Однако если кто-нибудь полагает, что такими искусственными живыми существами, способными к размножению и прогрессивной эволюции, в высших формах обладающими эмоцией, волей и мышлением, окажутся автоматы, то он крайне заблуждается. Какого высокого порядка они ни были бы, они будут лишь частью техники, той искусственной среды, которую общество ставит между собой и природой, чтобы подчинять своим целям естественные стихии. Автоматы будут всегда лишь производными от человека, будут выполнять лишь физические действия. И только человек, какой бы «свободный пробег» он им ни придал, всегда будет стоять у их колыбели, только он будет осмысленно, в понятиях, истолковывать их действия, которые без этого истолкования останутся лишь физическими действиями.  {56} 

Тем не менее некоторые убеждены, что можно создать автоматы, не только воспроизводящие все свойства человека, автоматы, неотличимые от него, но и такие, которые будут обладать свойствами неведомых нам высокоорганизованных живых существ, обитающих в других мирах и вовсе непохожих на нас. Это будто бы облегчит нам задачу разгадать психику этих небожителей, если в будущем, благодаря космонавтике, мы столкнемся с ними.

Все это звучит крайне увлекательно, не правда ли? Но научная истина выше всего. Фантазия хороша, но беспочвенная фантастика к добру не ведет.

Прежде всего, неверно, что кибернетические автоматы могут воспроизводить все свойства человека, всю его психику, могут стать неотличимыми от живых людей или даже животных. Этим устройствам нельзя поручить ничего больше, — а это вовсе не мало! — чем воспроизводить, помимо условных рефлексов, операции мыслительной деятельности, причем, как уже сказано, это вовсе не значит, будто они мыслят. Огромная область мозговых функций, которую не удается формально описать, не может быть передана машинам.

Затем: что следует понимать под весьма высокоорганизованными и в то же время совершенно на нас непохожими живыми существами? Если они совершенно на нас не похожи, то потому, что их физико-химическая основа другая, например не углеродная, а кремниевая, не кислородная, а фторовая, или же они не твердые тела, а, скажем, жидкости, наконец, быть может, они образованы не из известных нам форм материи — частиц и полей, а из каких-то других, нам пока неизвестных. Если они при этом представляют некую аналогию живых существ, то в том смысле, что обладают свойством саморегулирования материального обмена со средой. Если они вдобавок высокоорганизованные, то имеют способность преобразовывать эту среду, создавать свою искусственную среду, свою «технику», а на основе этого «трудового» процесса и доводить свое свойство отражения до весьма высокой ступени.

Но не ясно ли, что, так же как наивно воображать, будто у всех высокоорганизованных существ обязательно имеются, как и у нас, пара глаз и нос между ними, столь же наивно полагать, будто закономерности их функций управления и отражения настолько схожи с нашими, что мы сможем моделировать их кибернетическими автоматами.  {57}  Шутка сказать, установить, каков внутренний мир этих существ! Когда-то Лаплас высказал мысль, что для общения с марсианами следовало бы в равнинах Сибири построить интенсивно светящуюся фигуру теоремы Пифагора — по ней они поняли бы, что на Земле обитают мыслящие существа. В наше время некоторые считают, что этой же цели могут служить правильно чередующиеся мощные радиосигналы. Но если, например, предположить, что где-то в туманности Андромеды есть высокоорганизованные существа, то если они, например, жидкостные обитатели жидкой среды, у них не может быть ни метрической геометрии, ни даже арифметики в нашем смысле, а поэтому при посредстве понятий этих наук нельзя установить между нами и ими никакого общения. Если при помощи кибернетики удалось расшифровать древнюю письменность индейцев Майя, то лишь потому, что у них и у нас имеются общие понятия, отражающие общность среды. Если где-то существует мир, построенный из антивещества, то с его жителями мы не смогли бы «договориться» даже о том, где правая и где левая стороны.

Да вообще приписывать гипотетическим, совершенно непохожим на нас существам какое-то подобие нашей психики (мышление, эмоции, эстетические переживания) столь же мало обоснованно, как считать, что, притягиваясь, разноименные электрические заряды испытывают чувство любви, а одноименные, отталкиваясь,— чувство ненависти. Но именно к гилозоизму и панпсихизму, к учению о всеобщей одушевленности материи, к отрицанию качественных скачков при переходе от неживой природы к живой, а далее к высокоорганизованной, способной мыслить, должен, прийти всякий, если он свои рассуждения о совершенно на нас непохожих, но обладающих похожей на нашу психикой доведет до логического конца.

Ответ на вопрос «возможно ли искусственное разумное существо?» некоторые ученые ставят в зависимость от создания точных определений таких понятий, как мышление, эмоции, воля и т. п. При этом они считают, что эти определения не существуют, хотя — на уровне естественнонаучной строгости — они могут быть созданы. Нам думается, что они несправедливо упрекают физиологию, психологию и философию, которые эти определения давно дали. Разве не является таковым, например, определение мышления как «опосредованного, отвлеченного и обобщенного  {58}  отражение объективной действительности», как «высшего продукта мозга, высшего продукта материи»? Другое дело, что такие определения можно считать недостаточно точными или слишком узкими. Естественно, что с развитием науки должны развиваться и ее определения, но весь вопрос в том, на основании чего и в какую сторону: на основании ли новых, научно установленных данных и в сторону более глубокого соответствия действительности или же исходя из субъективных желаний и симпатий, в сторону фантастики.

Для того чтобы распространить определение мышления, равно как и ощущения, воли и т. д. на всю материю, нет никаких опытных оснований. Нет никаких научных доводов для того, чтобы пересматривать положение Ленина о том, что «в ясно выраженной форме ощущение связано только с высшими формами материи (органическая материя)» и что «в фундаменте самого здания материи можно лишь предполагать существование способности, сходной с ощущением».

Правильно отмечают, что одна из причин встречающегося до сих пор отрицательного отношения к кибернетике чисто психологическая. Несмотря на то, что кибернетика празднует всего лишь свое 15-летие, ее достижения изумительны. Тому, кто знает о кибернетике только из популярных изложений, часто представляется картина жизни среди автоматов, которые взяли на себя львиную долю физического и умственного труда человека, причем не в будущем, а в настоящем. Если для одних это крайне заманчиво, то у других это вызывает испуг. Иначе говоря, некоторые не хотят мириться с тем, что автомат может подражать их мыслительной деятельности, казавшейся привилегией одного лишь «царя природы». Другие же дают себя увлечь в противоположную крайность столь же психологическими мотивами, вызванными успехами кибернетики, в самом деле головокружительными. В этом отношении они не сумели избежать опасности, о которой неоднократно предупреждал основоположник кибернетики Норберт Винер (хотя и он сам часто поддавался искушению): влиянию идей так называемой «кибернетической философии», метафизическим преувеличениям, пытающимся представить кибернетический метод как единственный и универсальный, а кибернетику — как науку наук.

В своих беседах профессор Винер говорил: «Существует  {59}  средневековая европейская легенда, что живший во время императора Рудольфа II пражский раввин Лев бен Бецалель создал „голема” — глиняного раба, дровосека и водоноса. Он оживлял его, вкладывая ему в рот записку с каббалистическим именем божьим „шем”. Но однажды раввин ушел, позабыв вынуть записку, и голем изрубил всю его обстановку и затопил его жилище. Потом он угрожал всей округе, пока сам раввин не уничтожил голема». Тот же сюжет использовал и Карел Чапек в своей драме «РУР». Кибернетические устройства, продолжал Винер,— «могут не только воспроизводить самих себя, но и производить устройства все более и более совершенные. Но как раз наиболее сложные устройства легко выходят из строя. Не так ли обстоит дело с человеком? Работники, которые будут обслуживать эти устройства, должны быть несравненно более развитыми, чем рабочие на конвейере. Но чем человек культурнее, тем менее он склонен подчиняться чужой воле. Если и не взбунтуются сами машины против человека, то опасность, что общество распадется, все-таки очень серьезна...».

Роман Винера «Искуситель» (перевод которого на русский язык, вероятно, следовало бы выпустить) показывает, что Винер остро ощущает пороки современного американского общества. Но Винер, конечно, не марксист. Он не понимает, что опасность бунта человека против автоматизма всецело определена эксплуататорской обесчеловечивающей сущностью капитализма. Человек коммунистического общества будет сознательно подчиняться коллективной дисциплине, воля коллектива будет его воля. Видя, что кибернетику собираются использовать для ядерно-ракетной войны, Винер, как показывают новые главы, которые он включил во второе издание своего основного труда, не прочь был бы уничтожить голема, созданного им самим. Можно только пожалеть его. Он не понимает, что не кибернетика, а империализм виновен в том, что величайшие достижения человеческого гения обращаются против человечества.

Из всего сказанного с очевидностью вытекает, что в этой проблематике нельзя разобраться без философии. Проблема отношения между живым и неживым, между одушевленным и неодушевленным не может быть решена отдельными естественными науками. На основании результатов этих наук ее может решить единственно только философия.  {60} 

Правда, некоторые из нас, философов, объявляя наиболее прогрессивные научные теории, с которыми они были знакомы лишь понаслышке, «идеалистическими» или «метафизическими», содействовали тому, чтобы иные естественники отвернулись от философии. Правда, рецидивы появляются и теперь, например, когда некоторые философы объявляют чувственную ненаглядность современной атомной физики идеализмом, а другие прокламируют существование кризиса физики в капиталистических странах и т. п. Смешивать отдельных философов с философией — это ошибка не меньшая, чем смешивать кибернетику с развязными высказываниями о ней некоторых западных публицистов.

В ноябре 1954 г. мне пришлось впервые выступать публично в защиту кибернетики против тех из марксистских философов, которые называли ее «лженаукой». Тогда я указывал, что причиной этого их своеобразного реагирования являются — при полном их незнании кибернетики — те несовместимые с диалектическим материализмом, а зачастую и общественно-политически реакционные выводы, которые в капиталистических странах некоторые делают из нее. Тогда и многие советские естественники, врачи, математики, и даже инженеры, работающие в области автоматики, были настроены против кибернетики.

Разумеется, в настоящее время вряд ли найдется чудак, который объявил бы кибернетику «сплошной мистификацией». Но противники кибернетики остались — они лишь изменили свою тактику. На словах они расшаркиваются перед ее успехами, а некоторые даже щеголяют применением модных словечек «обратная связь», «канал информации» и т. п. Но они не желают учиться, не желают освоить новые методы, применять их в биологии, медицине, психологии, экономике или же заняться их продуманным философским обобщением. Эту свою леность мысли они выдают за борьбу против механицизма, и вполне понятно, что всякие механистические высказывания отдельных кибернетиков им только на руку.

Но сегодня среди философов-марксистов можно встретить и таких, которые ударились в другую крайность. У них мы находим высказывания, согласно которым информация не является ни материей, ни сознанием, высказывания, смахивающие на позитивистские, вызванные смешиванием понятий информации и количества информации,  {61}  двусмысленности, которые немедленно материалистически разрешаются, если исходить из ленинской теории отражения. У них же ярко выступает стремление к универсализации кибернетики: под обратную связь, например, они подводят всякое обратное действие, всякое взаимодействие вообще, а саморегулирование они считают закономерностью, которая выступает везде, на всех ступенях развития вселенной. Отсюда и их преувеличенные заявления о том, что революционное воздействие открытия кибернетики можно сравнить с открытием Марксом законов общественного развития; что кибернетика, более чем другие науки, является существенно диалектической наукой; что она представляет собой особое промежуточное звено между философией и рядом специальных наук; что Маркс был первым кибернетиком, его экономические схемы воспроизводства в «Капитале», а также и политику марксистско-ленинских партий следует считать применением кибернетики... Все это путаница, оказывающая медвежью услугу как кибернетике, так и нашей философии.

Кибернетика, вместе с атомной физикой и космонавтикой, принадлежит к самым прогрессивным областям современной науки. Но как раз потому, что она раскрывает нам непривычные для нас связи — аналогии между управляющими функциями машин, организмов и социальных систем,-— она все еще сталкивается с непониманием и отрицательным отношением к себе иных консервативно мыслящих людей. С другой стороны, некоторые из тех, кто прониклись мыслью об ее исключительном значении, закрывают глаза на границы ее возможностей. И те и другие действуют по инерции, по линии наименьшего сопротивления, поддаются той «страшной силе привычки» мышления, против которой неоднократно предупреждал Ленин.

Но как раз кибернетика призвана — в условиях коммунистического общества — наиболее эффективно помогать человеку преодолеть эту инерцию его мышления, борьба против которой требует больших, более упорных усилий, чем преодоление инерции материальных тел. Ведь кибернетика имеет не одну, а три основные функции: освобождать человека от однообразных действий физического и умственного труда; служить биологии и медицине; содействовать логике, психологии, психиатрии, педагогике, гносеологии стать максимально точными науками. Эти функции, из которых вторая, а в особенности третья только в  {62}  будущем обретут свое подлинное, все более возрастающее значение, принесут новому, коммунистическому человеку счастливую и радостную жизнь в обществе, чье устройство и моральный уровень его членов будут гармонировать с высокой техникой, которая никогда больше не станет служить порабощению и уничтожению человека. Разумеется,— хотя кибернетика и является теорией высших автоматов — она не осчастливит человечество автоматически, без борьбы за эту великую цель. Нужно бороться за переустройство человеческого общества на разумных, справедливых, мирных, научных началах. Каждому из нас нужно стараться, чтобы моральный облик человека, его общественное сознание соответствовали высокому уровню техники.

Что касается третьей функции кибернетики, то уже сегодня разрабатывается математическая теория способности к обучению, опирающаяся на некоторые предположения о динамике образования привычек. Хотя эта теория пока что лишь феноменологична, поскольку она не анализирует процессов, происходящих в коре головного мозга при образовании привычек, а только описывает их результаты, она все же дает нам количественную картину того, как при разных обстоятельствах привычка закрепляется или, наоборот, теряется, а этим дает возможность оценить, насколько сложны «механизмы», управляющие этими процессами. Это один из путей,—и сегодня мы стоим лишь в его начале,—который приведет к превращению педагогики в точную науку.

Другим, и опять-таки кибернетическим путем, ведущим в том же направлении, является тот, который даст человеку возможность овладеть гигантской, угрожающе возрастающей массой новых знаний. Кибернетические информационные устройства, которые из миллионов разнородных информации могут в течение нескольких секунд отобрать требуемую, существуют уже в наше время.

Третий путь, ведущий к улучшению процесса обучения, является сегодня лишь мечтой. Он будет осуществлен только тогда, когда удастся развить электроэнцефалографию так далеко (а как раз кибернетические устройства помогут достичь детального анализа процессов мозга), что в объединении с кибернетикой можно будет прямо вмешиваться в процессы, проистекающие в мозгу при обучении. Пока что это лишь «музыка будущего», возможно очень и очень далекого.  {63} 

Но прежде всего кибернетику нужно всемерно развивать, широко внедрять ее, преодолевать предрассудки, которые этому препятствуют. Только при этом условии кибернетические устройства помогут человеку поднять его логическую, методологическую культуру на новый, высший уровень, помогут ему замечать и правильно, без преуменьшений и преувеличений, оценивать возникновение нового и гибель старого. Вот почему так важно, чтобы на пути развития кибернетики, на пути внедрения ее в нашем социалистическом и коммунистическом обществе не возникали излишние препятствия. К ним принадлежат и метафизические преувеличения, способные вызвать у многих нежелательную идейную путаницу, особенно когда они иногда высказываются выдающимися учеными, крупнейшими специалистами в своей области.

Живое существо
и техническое устройство

Академик И. Артоболевский
Доктор технических наук А. Кобринский

Одним из центральных вопросов, поставленных в статье академика Колмогорова, является возможность создания искусственного живого существа. Обсуждая эту проблему, А. Н. Колмогоров высказал много интересных мыслей, догадок и гипотез, которые вызывают большой интерес и широкий отклик читателей.

Естественно, конечно, что в статье прямого ответа на поставленный вопрос не содержится. Тем не менее отношение академика Колмогорова к нему достаточно ясно выражается следующим доводом, приведенным в заключение первой части статьи: «Принципиальная возможность создания полноценных живых существ, построенных на дискретных цифровых механизмах переработки информации и управления, не противоречит принципам материалистической диалектики».

Мы считаем невозможным обсуждать доводы автора и его возможных оппонентов до тех пор, пока не будет ясно, что или, вернее, кто понимается под «полноценным живым существом».  {64} 

Вместе с тем, желая принять конструктивное участие в обсуждении вопросов о соотношении между человеком й машиной, мы хотим восполнить этот пробел, предложив свою формулировку понятия «полноценное живое существо».

Предупреждаем, что наша формулировка частная, не несет каких-либо количественных оценок и, наверное, содержит ряд других недостатков. Но поскольку другие предположения пока отсутствуют, мы считаем ее пригодной для первого обсуждения.

Под «естественным полноценным живым существом» мы понимаем, в частности, такое существо, которое непрерывно растет и развивается; которое в годовалом возрасте плачет по непонятным причинам и пачкает пеленки; которое в возрасте от 3 до 5 лет задает то мудрые, то бессмысленные вопросы; которое в 15 лет получает в школе двойки и пятерки, начинает интересоваться стихами и иногда моет шею без специальных напоминаний; которое в 20 лет работает у станка либо в поле, сдает экзамены, кормит грудью ребенка; которое в 30 лет водит тракторы й проектирует спутники; которое на протяжении всей своей жизни обязательно связано тысячами и тысячами уз с тысячами и тысячами других полноценных живых существ; которое в конце жизни умирает, потому что процесс умирания является пока одним из неизбежных жизненных процессов.

Мы согласны признать живым и полноценным такое искусственное существо, которое, будучи включенным в общество себе подобных естественных полноценных живых существ (смотри приведенную выше формулировку), на протяжении всей жизни от рождения до смерти сумеет существовать и действовать в соответствии с законами этого общества, на равных правах со всеми его членами работая, двигаясь, мысля и отдыхая так же, как в среднем работают, двигаются, мыслят и отдыхают Другие.

Если согласиться с таким определением, то трудно усмотреть в статье академика Колмогорова доводы в пользу принципиальной возможности искусственного создания полноценных живых существ.

Можно, конечно, воспользоваться утверждением, что познавательная мощь правильно организованного человеческого общества безгранична, что не имеет смысла заранее  {65}  сужать область и возможности его творческой деятельности. Но сегодня это утверждение — общепризнанная истина, и вряд ли целесообразно отстаивать ее при обсуждении каждого частного вопроса, не приводя конкретных для данного случая доводов.

Совсем по-другому будет выглядеть вопрос, если назвать полноценным живым существом техническое устройство, выполняющее с той или иной скоростью те или иные логические или вычислительные операции. Тогда закономерность обсуждения принципиальной возможности создания такого «полноценного живого существа» не вызывает сомнений. Остается только непонятным, насколько нас продвинет вперед этот новый претенциозный ярлык, наклеенный на техническое устройство, которое будет обладать одним, двумя или несколькими свойствами, присущими действительно живому существу, и, наверное, даже превосходить его в отношении этих свойств и не будет обладать бесчисленным множеством других свойств, отличающих действительное живое существо от технического устройства.

Нецелесообразность такой «отчаянной кибернетической» терминологии, на наш взгляд, очевидна и потому, что все еще существуют определенные противоречия между чисто логическими построениями и физическими реализациями, как существуют противоречия между фантазией и действительностью.

Обратимся к простому примеру. Пусть электронная машина управляет обработкой какого-либо изделия на станке с цифровым управлением. Достаточно мощная вычислительная машина может рассчитать программу обработки с любой высокой точностью. При таком расчете каждый знак после запятой для вычислительной машины полон, если можно так выразиться, глубокого смысла. А станок? Для него имеет смысл только первая или вторая значащая цифра после запятой (в машиностроении размеры задаются в миллиметрах). Все остальные цифры для станка останутся «пустым звуком». Физические ограничения (упругие и тепловые деформации, зазоры и люфты, износ инструмента и т. д.) сведут на нет все прямые попытки управляющей машины принудить станок работать по расчетной программе. Для того чтобы управляющая машина могла заставить станок воспринимать хотя бы еще один знак после запятой, т. е. работать с точностью до микрона,  {66}  управляющую машину надо будет сначала научить теории упругости и динамике, химии и физике, способам термообработки и технологическим приемам изготовления сверхточных деталей станка. Управляющую машину надо будет научить конструированию, а это особенно трудно. Ведь конструирование — в значительной мере искусство, такое же, как живопись или ваяние. Короче говоря, даже при решении такой узко ограниченной технической задачи окажется, что гипотетическая управляющая машина должна обладать способностями и свойствами коллектива полноценных живых существ, разносторонне образованных, талантливых, трудолюбивых, творчески относящихся к своему делу.

Чтобы создать такую машину, понадобится объяснить ее конструктору, что такое творческий процесс, талант, мышление, объяснить не «по-общежитейски», а так, чтобы у конструктора возникли определенные количественные представления.

Подготовлены ли ученые к тому, чтобы выдать инженеру техническое задание если не на проектирование «полноценного живого существа», то хотя бы на проектирование «полноценной мыслящей машины»?

Мы нашли косвенный ответ на этот вопрос в статье академика Колмогорова. О его мнении относительно того уровня, на котором мы сейчас находимся в области познания механизмов мышления, можно судить по примеру, приведенному во второй части статьи, где он пытается проследить этапы процесса формирования логической мысли у математика, работающего над какой-нибудь проблемой.

«Сначала, по-видимому (курсив всюду наш.— Авторы.), возникает желание исследовать тот или иной вопрос, затем какое-то приблизительное, неведомо откуда возникшее представление о том, что мы надеемся получить в результате наших поисков и какими путями нам, может быть, удастся этого достичь, и уже на следующем этапе мы пускаем в ход свой внутренний „арифмометр” формально-логического рассуждения».

Очевидно, уровень наших познаний в области процесса мышления и тем более механизмов, лежащих в основе этих процессов, пока еще крайне низок. Поэтому трудно примириться с предложением, существо которого высказано в правильной, до нашему мнению, предпосылке: «...Иными  {67}  словами, интересно подумать о создании машин, которые, не подменяя человека, уже сейчас помогали бы ему в сложных процессах творчества».

Почему нам трудно примириться с этим предложением? Чтобы объяснить это, вообразим себе такой пример из области техники.

Уже не один фантаст описывал некий универсальный и полноценный пищевой продукт, синтезируемый промышленным путем.

Представьте себе пищевые таблетки, небольшие по объему и вместе с тем содержащие все необходимое для питания организма, обладающие превосходными вкусовыми качествами и вызывающие ощущение приятной сытости, другими словами, полностью удовлетворяющие потребностям самого взыскательного потребителя. Не правда ли, мысль о создании таких пищевых таблеток чрезвычайно привлекательна. Какое количество труда они могли бы сэкономить! Как бы упростился быт! Люди до конца своих дней сохраняли бы стройную талию!.. и т. д. и т. п.

Теперь займемся этой проблемой и в качестве первой рабочей гипотезы в направлении ее решения выскажем следующее предположение: «Сначала, по-видимому, надо решить вопрос о химическом составе этого продукта, затем как-то приблизительно представить себе наиболее подходящий технологический процесс его изготовления, затем неведомо откуда заимствовать вкусовые ощущения, которыми он должен обладать и, наконец, неясно, как и на ком длительно опробовать этот продукт».

Что если вслед за этой самой предварительной гипотезой мы выскажем предложение разрабатывать автомат, который из этого продукта будет изготовлять питательные таблетки?

Как будет встречено это предложение? Мы ответили бы так.

Конечно, работа над автоматом представляет определенный интерес в свете того, что творческие возможности человека неисчерпаемы, что когда-нибудь такой продукт будет создан. Но главная задача и сейчас и потом состоит и будет состоять в том, чтобы разрешить и разрешать бесчисленные «по-видимому», «как-то», «может быть»... Именно они наиболее важны и сложны, животрепещущи и многих волнуют. И пока не будут намечены серьезные перспективы их решения, возможность создания «полноценной  {68}  мыслящей машины» остается столь же фантастической, как и возможность создания «полноценного живого существа».

И еще один вопрос, который мы хотим затронуть,— это вопрос об аналогиях.

Мы глубоко убеждены, что «мыслящие» автоматы будущего (что такие автоматы создадут, мы не сомневаемся) будут «мыслить» совсем не так, как мыслит человек. Но если на первом этапе их создания речь пойдет об автоматах, мыслящих обязательно «по образу и подобию человека», то в первую очередь необходимо понять, как мыслит человек, понять весь механизм мышления в целом! Именно понять, а не просто условиться, что под мышлением понимается то-то или то-то! Только когда этот механизм мышления будет понят и объяснен инженеру, проблема создания «человекоподобномыслящего» автомата станет на солидный фундамент.

И чем глубже будет познавать человек самого себя, тем более глубокие бездны незнания будут перед ним открываться, чем больше «человекоподобия» человек будет вкладывать, пользуясь своими знаниями, в автоматы, тем точнее он сумеет указать различие между собой и своим творением и, что самое главное, тем существеннее станут эти различия. Такова диалектика кибернетики!

Механики средневековья и современные инженеры, изучая трудовые процессы, выполняемые человеком, механизируя и автоматизируя их, каждый раз убеждались, что живой организм и рационально построенные машина или автомат выполняют эти процессы, действуя совершенно по-разному.

Самолет летит не так, как птица, пароход плывет не так, как рыба, тестомесильная машина месит тесто не так, как пекарь, неудачу потерпели первые попытки построить паровоз «с ногами»...

Конечно, некоторые элементы сходства в действиях технического устройства и живого организма всегда можно найти, и эти аналогии широко и полезно используются. Но чем сложнее технологический процесс, тем все меньшим и меньшим становится это сходство и тем очевиднее выступает вся глубина различия между живым организмом и техническим устройством.

В этом нас убеждает вся история развития техники, И вряд ли дело кардинальным образом изменится, когда  {69}  человечество подойдет вплотную к созданию «мыслящих» автоматов.

По мере того как все точнее будет познаваться механизм мышления, все яснее станет, что для технической (а не естественной) реализации этот механизм мало пригоден, что функции, выполняемые им, гораздо лучше реализуются при совершенно иной схеме, что технологический процесс «мышления» автомата должен быть совершенно не таким, как «технологический процесс» мышления человека: как паровоз неизбежно должен был быть переставлен «с ног» на колеса, так и процесс создания мыслящего автомата должен быть переставлен с головы на ноги.

Значит, для создания мыслящего автомата мало знать во всех тонкостях механизм мышления полноценного живого существа, надо будет еще разрабатывать или изобретать такие виды механизмов, которые сделают их пригодными для технической реализации.

Гигантский, пожалуй ни с чем не соизмеримый объем работы, если учесть современный уровень знаний и все своеобразие человека как объекта исследования!

Мы будем считать поставленную цель достигнутой, если читатели почувствуют, какая дистанция разделяет сегодня автомат и полноценное живое существо, если они увидят, какого высокого уровня развития достигли наука и техника, и вместе с тем поймут, что чем больше сделано, тем больше остается сделать, если они научатся более уверенно отличать желаемое от возможного, воображаемое от существующего.

Иначе налицо опасность пропаганды своеобразного «технического шапкозакидательства», когда снисходительно похлопывают по плечу создателей современной техники, намекая на то, что якобы существуют оформившиеся идеи «необычных» автоматов, обладающих некими поражающими воображение кибернетическими (!) свойствами.

Поэтому так важно при широком обсуждении гигантских технических проблем находиться возможно дальше от позиции «технического шапкозакидательства».

Электронная машина - придаток мозга

Профессор Джон Бернал

На мой взгляд, наиболее революционным открытием нашего времени является электроника, электронно-счетные устройства.

Использование счетно-вычислительных машин в промышленности уже в течение ближайших пяти лет может полностью преобразовать технику и технологию производства. Устройство и принципы действия электронно-счетных машин очень похожи на структуру высшей нервной деятельности человека и помогают нам понять деятельность мозга. Счетно-решающие машины все более властно входят во все области науки и техники. Мы стоим на пороге века, в котором основой автоматизации будут электронно-счетные машины, управляющие автоматикой. Машина внедряется в строительство и администрацию, медицину и планирование, биологию и космические путешествия, во все производственные процессы. Но мы должны сделать так, чтобы в мире будущего, о котором мы мечтаем, применение электронно-счетных машин для развития военной техники стало невозможным.

Я уверен, что в ближайшее время мы будем свидетелями революционных изменений, следующих марксистскому принципу перехода количества в качество. Все более широкое применение счетно-решающих устройств и их усовершенствование приведут к тому, что такие машины смогут работать в миллион раз быстрее, чем современные быстродействующие устройства. Появится новое качество, которое внесет радикальные изменения во всю нашу жизнь и мышление. Сейчас мы находимся только на первой стадии развития электронно-счетных машин. Они дают нам возможность не только неизмеримо быстрее сделать то, что мы могли делать и раньше, затрачивая на это, скажем, годы, но позволили осуществить то, о чем мы могли только мечтать. Более того, эти машины смогут претворить в жизнь и то, о чем мы даже не смеем мечтать сегодня.

В научных исследованиях по химии, биологии, кристаллографии и другим отраслям науки счетно-решающие устройства необходимы. Они сводят воедино результаты  {71}  многих экспериментов, обобщают их. А ведь наука — это синтез информации, поступающей от различных отраслей знаний. Я хочу подчеркнуть, что счетно-решающие устройства являются только вспомогательными в научных исследованиях, они не несут созидательного начала. Может быть, через несколько лет знания, накапливаемые наукой, будут немедленно закладываться в память машины и таким образом расширится охват научных исследований, особенно в тех областях, которые до сих пор упорно сопротивлялись внедрению математических методов, как, например, биология. Электроника уже тесно связана с физикой, решительно внедряется в биологию и может стать важным фактором в гуманитарных науках.

Электронно-счетные устройства не только помогают нам решать проблемы, но и ставят перед нами новые проблемы.

Иногда эти устройства называют электронным мозгом. Действительно, они могут моделировать многие процессы человеческой деятельности, проникать в логическую сущность мозговых процессов, даже корректировать мозг. Но человеческий мозг — результат очень сложной и длительной эволюции, а электронное устройство порождает себя настолько быстро, что это таит в себе опасность столь же быстрого старения. Иными словами, темпы развития науки и техники настолько велики, что еще до того, как электронно-счетная машина будет сконструирована, она может устареть. Но это можно преодолеть путем непрерывных изменений конструкции, постоянного усовершенствования электронно-счетных устройств.

Конечно, электронная машина никогда не заменит собой человеческий мозг, а будет лишь его придатком, расширит качественные и количественные возможности мозга. Вез умных людей электронные машины глупы, они даже не знают, когда делают глупость. Если вы составите глупую программу, то и из машины извлечете чепуху. Вот забавный пример. В США было создано суперэлектронное устройство для того, чтобы оно ответило, когда будет война. Были запрограммированы все необходимые данные. Ответ машины, который поступил к генералу, гласил:

— Что да? — спросил генерал.

Машину вновь заставили проделать все операции. И новый ответ был:  {72} 

— Так точно, сэр!

Я хочу еще раз подчеркнуть, что открытие электронно-счетных машин я считаю самым великим открытием в истории человечества.

Язык выделил человека из всего животного мира. Только письмо и звук воплощали мысль человека, а теперь счетные устройства и их коды могут материально воплотить человеческую мысль в совершенно новые формы, в какой-то мере заменить язык. И даже пойти в своем развитии дальше языка.

Человек — не машина

Академик Тодор Д. Павлов

Без всяких лирических и прочих отступлений отметим прежде всего, что все мы, марксисты-ленинцы, не называем человека орудием, не уподобляем его молоту, серпу, рычагу, ножовке и т. д. Если назвать человека орудием, тут же возникнет вопрос: орудие кого, чего? Бога, какой-то мистической силы, обожествленной природы? Человек де есть орудие, а органическое существо, чья суть представляет собой «совокупность всех общественных отношений» (К. Маркс).

Возьмем, к примеру, человеческий глаз. Он не орудие, а орган зрения живого, реального, конкретного человеческого существа. Очки, линза, микроскоп и т. д.— все это орудия зрения. Это с одной стороны. С другой стороны, глазное яблоко плюс проводящий нерв плюс зрительный центр мозга составляют то, что мы называем органом зрения человека.

Создавая и применяя очки, линзу, микроскоп и т. д., человек совершенствует и качественно изменяет свой орган зрения, его функции и возможности. Таким образом, исторический процесс был процессом, если позволено так выразиться, включения орудия зрения в человеческий орган зрения, а не шел по пути превращения человеческого органа зрения в какое бы то ни было орудие, В самом деле, это значило бы покончить со способностью человеческого глаза видеть. Правда, с помощью очков, линзы, микроскопа и т. д. мы видим и лучше и больше. Снимите, однако, очки и положите их на стол — они все так же будут  {73}  преломлять идущие от предметов лучи, но сами не будут видеть. При этом особенно важным является тот бесспорный факт, что изолированное глазное яблоко не видит; изолированный проводящий нерв и изолированный зрительный центр мозга тоже не видят. Глазное яблоко плюс проводящий нерв плюс зрительный центр мозга, вне связи с другими афферентными и эфферентными органами и, главным образом, без движения в данной конкретной общественной и природной среде, тоже не могут видеть. Видит, по существу говоря, сам живой, реальный, конкретно данный и действующий в определенной общественной и природной среде человек.

Сказанное выше о глазах и зрении вполне применимо ко всем без исключения другим человеческим органам ощущения и восприятия. Оно сохраняет свое принципиальное значение также и тогда, когда речь идет уже о человеческом мозге и человеческом мышлении. В этом случае, однако, роль очков, молота, рычага и т. д. исполняют в отношении человеческого мозга разные автоматические, в том числе и кибернетические, машины. Эта роль и значение автоматических машин вообще были отмечены еще Марксом, который, однако, никогда не сводил функции творчески мыслящего человеческого мозга к функциям каких бы то ни было автоматов-машин. Как раз наоборот, он смотрел на машину-автомат как на орудие человеческого мозга, как на воплощение его потенции. Мозг, со своей стороны, рассматривался Марксом как орган мышления и сознательного действия живого, реального, конкретно данного, общественно-исторического по самой своей сути человека.

Человеческий мозг создает, а затем использует разные автоматические, в том числе и кибернетические, машины. Сам же он не является машиной. Мозг — самый действенный орган общественно мыслящего и действующего человеческого существа.

Некоторые кибернетики впадают в ошибку, используя тот бесспорный факт, что в неорганической и органической природе, в общественной и духовной жизни человека всегда имеется и проявляется общее, которое интересует в первую очередь кибернетическую теорию и практику.

Это действительно так и есть. Исходя из этого факта, можно, несомненно, многое постичь в области науки и техники. И в самом деле, кибернетика, идя по этому пути, добивается замечательных, иногда прямо революционных  {74}  достижений в области механизации и автоматизации, быстрого вычисления, моделирования разных процессов и т. д. Нет и не может быть никакого сомнения в том, что все эти замечательные достижения кибернетической науки получат полнейший простор в будущем коммунистическом обществе. В то же время, однако, нельзя забывать и недооценивать тот существенный факт, что во всех высших явлениях наряду с общим всегда имеется также особое и единичное. Когда общее поглощает особое и единичное, когда специфическое отрицается или недооценивается, тогда именно появляется определенная опасность сползания к механицизму, каким бы новым, тонким и сложным он ни был.

Это факт, что общие закономерности распространяются и на более сложные области общественных и природных явлений. Но в то же время эти общие закономерности отнюдь не исчерпывают закономерностей этих явлений, и, следовательно, основными, ведущими являются именно специфические закономерности. Если мы будем в области органических явлений искать только общее для органической и неорганической природы и будем отрицать или недооценивать то, что специфично для органической природы, для живых организмов, в том числе и для человеческого организма, то мы, по существу, возвратимся к механистическому материализму, и таким образом виталистам и мистикам будет предоставлена возможность спекулировать за счет специфических свойств и закономерностей жизненных явлений. Ведь нельзя есть курицу и называть ее рыбой. Точно так же нельзя назвать человека машиной или машину человеком.

В связи с этим мы особенно рады отметить, что в журнале «Природа» (№ 7, 1962) в статье академика А. Берга совершенно правильно говорится: «Машины не думают и думать никогда не будут. Думать могут только комбинации из живых нервных клеток, образующие человеческий мозг». Развивая правильную мысль о связях этих клеток и вообще мозга с внешней средой и внутренним миром человека, как и мысль о значении человеческой практики и общения людей между собой, академик Берг пишет: «Человек обладает психикой, сознанием, связанными, конечно, с мозговым веществом, но ни совпадающими с ним». И далее: «...Пока дело обстоит так, что человек создал нужные ему машины, а не наоборот. И это очень важно.  {75}  Если бы существовало машинное общество, оно бы вряд ли нуждалось в создании человека... Следовательно, ставить знак равенства между думающим мозгом и выполняющим его задания электронным устройством нельзя».

Советский читатель, имевший возможность познакомиться с третьим изданием «Теории отражения»¹, поймет, почему мы встречаем с таким удовлетворением эту мысль академика Берга. Мы позволим себе в данном случае только отметить факт, что зря некоторые кибернетики делают упор на то обстоятельство, что возможны и уже созданы кибернетические машины, которые могут решать задачи, не имея алгоритма, или же вероятностные машины с беспорядочным статистическим подбором требуемого результата. Всем, кто выступает с этими и аналогичными утверждениями, можно и нужно ответить, что, по существу говоря, самой структурой таких машин, самими способами их функционирования, определяемыми человеком — создателем этих машин, уже предварительно определены и дальнейшие возможности (параметры) их действий. Поэтому нельзя (позволим себе повторить слова академика Берга) «ставить знак равенства между думающим мозгом и выполняющим его задания электронным устройством».

Таким образом, ни в коем случае человек и вообще живые и мыслящие существа не могут войти в понятие «машины», хотя бы и кибернетической. Человек не может мыслить без мозга и тем менее может создать мозг, который будет мыслить без человека. Как глаз не может видеть без человека, без его практики в конкретной общественной и природной среде, так и мозг не может ни существовать, ни мыслить, ни действовать сознательно без конкретного, живого, реального человека. «Электронный мозг» может вычислять, переводить, моделировать, но он ни в коем случае не сознает и не может сознавать, что вычисляет, переводит, моделирует, и еще меньше он может творить художественные произведения. Подчинение человеческого организма без остатка во всех своих частях законам математики, физики и химии, как любой машины, означает непонимание специфической сути биологических, социальных и духовных явлений, их закономерностей.

Товарищи, вы это серьезно?

Доктор филологических наук Б. Бялик

Как и все, я с большим интересом слежу за успехами новой, необыкновенно увлекательной области науки и техники — кибернетики.

Я верю, что в этой области будет достигнуто многое. Верю, что разум и творческая энергия человека создадут удивительные «самоуправляющиеся» машины и освободят себя от доброй половины повседневных забот. Верю...

Но сейчас меня волнует не то, во что я верю, а то, во что я не верю и во что верить нельзя. Я говорю о публикуемых в нашей печати высказываниях некоторых ученых и литераторов о кибернетике, о ее возможностях, о перспективах ее развития. Эти высказывания приобрели в последнее время такой характер, что невольно закрадывается сомнение: не морочат ли знающие люди малознающих, не разыгрывают ли они их шутки ради?

Меня нисколько не смутило сообщение о машине, умеющей играть в шахматы. Ведь никто не утверждает, что она сыграла бы с Михаилом Ботвинником лучше, чем это получилось во втором матче у Михаила Таля. Речь идет о способности машины «запомнить» все сыгранные ранее партии и «подсказать» один из проверенных вариантов ходов. Всякий понимает: попадись такой машине противник, играющий не по правилам (то ли потому, что он открывает новое, то ли потому, что не знает старого, просто не умеет играть),— она сразу «растеряется». Это забавно и даже поучительно. Выясняются пределы возможностей  {77}  машин и пределы возможностей зубрилок и доктринеров, лишенных творческого начала.

Другое дело, когда серьезные люди начинают с серьезным видом уверять, что теоретически доказана возможность искусственного, механического создания живых существ, мыслящих, творящих, радующихся, страдающих и производящих себе подобных!

В журнале «Вопросы литературы» (февраль 1962 г.) напечатана статья Корнелия Зелинского «Литература и человек „будущего”». Хорошо, что К. Зелинский поднял такую сложную тему. Хорошо, что он обобщил обширный материал, использовав мысли о будущем, высказанные в разное время Сенекой и Казанцевым, Шопенгауэром и Немцовым. Все это требует особого большого разговора. Меня же интересуют в данном случае лишь те места статьи К. Зелинского, где рассказано о сдвигах, происходящих в сознании людей в связи «с развитием новой науки об управлении — кибернетики и с созданием самоуправляющихся автоматических систем». В статье говорится:

«Иначе сказать, А. Колмогоров пришел к выводу о теоретической возможности построить самовоспроизводящиеся и само­настра­иваю­щиеся машины, которые могут радоваться и грустить и ставить перед собой задачи, которые ставит перед собой человек. Другими словами, можно построить машину, заменяющую человека. Еще ранее инженер И. Полетаев в своей книге «Сигнал» (1958) писал, что теоретически нет никаких препятствий к установлению функционального родства между человеком и машиной и что признанию такого родства нам мешает психологическая рутина».

Соглашаясь с учеными, К. Зелинский размышляет о том, какие последствия — идейные, нравственные, психологические — будет иметь появление искусственных разумных существ для существ с обыкновенными, не электронными мозгами. Что произойдет с чувством долга? Оказывается, оно на время сохранится: кибернетика «не снимает сегодня долга и ответственности человека перед народом, перед людьми». Совесть? Она, «как и другой регуляторный механизм, будет видоизменяться в зависимости от потребностей общества».

Сложнее будет обстоять дело с любовью. «Человек так устроен (его физиология, психология),— пишет К. Зелинский,— что ему противно адресовать свои чувства, а тем  {78}  более обнимать хотя бы самый искусно сделанный, полностью имитирующий человека макет — пластмассовый или иной — женщины или мужчины».

Известное дело — «психологическая рутина»! Да ничего: стерпится — слюбится.

Тут что-то не так, скажет читатель. Наверное, К. Зелинский, честно заявляющий, что он не смеет «с необходимой компетентностью судить об этом предмете», не очень точно воспроизвел мысли ученых.

Нет, в этом его упрекнуть нельзя. Он только несколько заострил выводы и придал этим выводам, как талантливый литератор, пластичность и физическую ощутимость.

В последнее время опубликованы высказывания ряда ученых и инженеров «об одной из самых неожиданных гипотез современной науки» — о гипотезе, утверждающей принципиальную возможность создания думающих и чувствующих машин, способных «обогнать человечество в своем развитии». Большинство ученых не сомневается в такой возможности. Правда, они заверяют, что тревожиться рано. В частности, академик А. Колмогоров говорит: «Никакой опасности, что техники в ближайшие десятилетия создадут искусственные живые и разумные существа, которые взбунтуются и поработят человека, нет». Однако всякое сомнение в принципиальной возможности создания искусственных разумных существ объявляется невежественным и вредным.

Меня тронуло сообщение академика А. Колмогорова, что в «ближайшие десятилетия» разумные существа будут размножаться обычным порядком. Все-таки легче. Но не будем эгоистами — подумаем о людях будущего. Что, если и среди них найдутся такие, которые не захотят прибегать в деле создания разумных существ к помощи кибернетики, а будут упорно цепляться за старый, примитивный способ? Небось, получат такую электронную встряску, что сразу отрегулируются. Какой захватывающий сюжет для детской научно-популярной повести о будущем обществе, о новаторах и консерваторах XXX столетия!

Если бы я мог допустить, что уважаемые ученые и литераторы говорят все это совершенно серьезно, я бы сказал им:

— Товарищи! С вашим запоминающим устройством произошло что-то неладное. Храня в своей памяти огромный запас специальных знаний, вы забыли о самых  {79}  элементарных философских понятиях, о том, что одинаково ошибочно отождествлять сознание с механизмом мозга и допускать возможность мышления вне мозга, что установлению родства между самыми сложными процессами, происходящими в машинах, и человеческим сознанием нам мешают не «психологическая рутина» и малая осведомленность в новейших достижениях науки и техники, а философские представления, которые не могут устареть.

В «Неделе» (№ 18, 1962) в репортаже из Института автоматики («Колыбель роботов») опубликованы суждения академика Б. Петрова о «вторжении машин в область литературы и искусства». Суждения эти носят гораздо более сдержанный и строгий характер, чем приведенные выше. Б. Петров говорит: «По-моему, нет необходимости заменять человека, создающего произведения искусства, машиной. Но помочь ему машина, несомненно, способна». Против такого утверждения нельзя спорить. Многим писателям, например, помогает пишущая машинка, и было бы наивно возражать против нее на том основании, что кое-кто неплохо писал гусиным пером. Но когда академик Б. Петров переходит от своего общего утверждения к конкретным иллюстрациям, получается следующее:

«...можно создать машину — музыкального редактора. Прослушав произведение неопытного композитора, она обратит его внимание на нарушение основных правил музыкальной грамоты. Могут помочь машины и художникам. Одну и ту же мысль, идею, заложенную автором, машина может воспроизвести в нескольких вариантах, а человек выберет лучший из них. Естественно, подобные машины не будут обладать творческими способностями человека, но зато они сохранят ему массу времени и сил для новых поисков, находок, смелых дерзаний».

Что касается редакторов, дающих деятелю искусства сигнал «стоп!», когда те нарушают «правила», то вряд ли стоит тратить на их изготовление металл, электроэнергию и усилия конструкторов. Таких редакторов можно, при большом желании, отыскать в готовом виде. Беда, однако, заключается в том, что в области искусства, которое — все! — «езда в незнаемое», даже самые основные и самые элементарные правила нельзя применять механически. Иначе произойдет не высвобождение времени для «новых поисков, находок, смелых дерзаний», а нечто прямо противоположное.  {80} 

Но важнее другое: как это можно «заложить» в машину идею пейзажа или портрета? Как может машина, не обладающая «творческими способностями человека», воспроизвести идею художественного произведения «в нескольких вариантах»? Если эти суждения — не сатира (очень тонкая и очень злая) на определенного рода художников, то совершенно очевидно: некоторые крупные ученые и инженеры имеют такое же представление о процессе художественного творчества, какое многие художники — о конструкциях современных автоматических систем.

Но, может быть, ученые, доказывающие возможность создания искусственных «живых» и «разумных» существ, употребляют эти выражения не в буквальном, а в каком-то особом значении? Может быть, не следует понимать буквально и заявления о способности машин «обогнать в своем развитии» человека и «взбунтоваться» против него? Может быть, и утверждения, что машины будут способны «творить» или «редактировать» творчество (стихи, музыку и т. п.), тоже имеют какой-то особый смысл, улавливаемый специалистами?

Тогда почему бы не объяснить все это простым людям, неспециалистам, чтобы они не смешивали авторов подобных заявлений с теми, кого подавили новейшие достижения науки и техники и кому будущее человечество мерещится в виде нового Пигмалиона (хороша была бы ожившая электронная Галатея — с походкой шагающего экскаватора и хваткой Каменного гостя!).

Мне, несомненно, скажут, что я слишком мало знаю о кибернетике, чтобы судить о ней. Да, я знаю о ней недостаточно много, а то, что знаю, вызывает у меня уважение к этой науке и веру в нее. Но речь здесь идет совсем не о кибернетике, а о некоторых кибернетиках, и лишь постольку, поскольку они выходят за пределы своей науки и касаются общих вопросов нашего мировоззрения. По существу самой кибернетики я решусь сделать только одно замечание: ничто так не мешает ее правильному пониманию, популяризации, общему признанию, как творимая отдельными ее представителями и поклонниками электронная мифология.

Впрочем, повторяю, трудно допустить, что приведенные мнения ученых и литераторов высказаны вполне серьезно. По-видимому, товарищи шутят. По-видимому, они дают выход прекрасному человеческому качеству — юмору,  {81}  лишний раз демонстрируя свое принципиальное отличие от любых, даже кибернетических, машин.

Да, это вполне серьезно!

Академик С. Соболев

Сколько ангелов может поместиться па острие иглы?

Когда возникает новая наука или делает большой шаг вперед старая, то при этом не только решаются какие-то ранее возникающие задачи, но и меняется сама постановка многих вопросов, считавшихся до этого важными и определяющими.

В средние века доктора теологии бились над вопросом: сколько ангелов может поместиться на острие иглы, причем полагали, что ангел может становиться как угодно малым, даже точкой, а острие само считалось точкой. Но после того, как иглу рассмотрели под микроскопом, оказалось, что ее острие имеет вполне определенные размеры,— и вопрос потерял смысл даже для самых рьяных богословов. Нечего и говорить о тех, кто уже не верил в ангелов.

Потом некоторых глубокомысленных физиков терзали вопросы о том, что будет с веществом, охлажденным до температуры минус 300 градусов Цельсия, и только когда было доказано, что ниже 273 с долями градусов никакое тело охладить нельзя, интерес к вопросу пропал.

При возникновении теории относительности неоднократно задавался сакраментальный вопрос о двух телах, удаляющихся друг от друга каждое со скоростью 200 000 километров в секунду. Сложив 200 000 и 200 000, «опровергатели» теории Эйнштейна победоносно демонстрировали полученный результат — у них получалась скорость выше, чем скорость света! Но наука показала, что в движущихся системах координат правила сложения скоростей совсем другие, и сегодня уже никто не пытается с этих позиций «перечеркнуть» Эйнштейна.

Такие и подобные им вопросы только кажутся глубокими, философскими и оригинальными, а на самом деле они лишь результат неумения или нежелания разобраться в новых достижениях науки. Всякий спор по таким вопросам бессмыслен. Они просто снимаются историей.  {82} 

О машинах, живых существах, «искусственном способе»...

И поэтому мне не особенно хотелось спорить с доктором филологии Б. Бяликом, который очень взволнован тем, что «серьезные люди начинают с серьезным видом уверять, что теоретически доказана возможность искусственного механического создания живых существ, мыслящих, творящих, радующихся, страдающих и производящих себе подобных». Б. Бялик даже думает, будто кто-то в шутку считает «всякое сомнение в принципиальной возможности создания искусственных разумных существ невежественным и вредным».

Но, как мы попытаемся показать, здесь порочна сама постановка вопроса. Он уже снимается наукой, так же как сняты историей и те, о которых шла речь выше.

Автор, видимо, не понимает, что означают понятия, которыми он оперирует.

Попробуем все-таки помочь ему.

Прежде всего о «машинах» и «живых существах». Как известно, в кибернетике машиной называют систему, способную совершать действия, ведущие к определенной цели. Значит, и живые существа, человек в частности, в этом смысле являются машинами. Человек — это самая совершенная из известных нам пока кибернетических машин, в построение которой программа заложена генетически.

Нет никаких сомнений в том, что вся деятельность человеческого организма представляет собой функционирование механизма, подчиняющегося во всех своих частях тем же законам математики, физики и химии, что и любая машина.

Теперь об «искусственном» и «естественном». С точки зрения материалиста, между этими понятиями нет противоположности, как нет и строгой грани: ведь все, что делается «искусственно», делается из материала, имеющегося в природе, на основании тех же законов математики, физики, химии и других наук, которым подчинена вся живая и неживая природа. Ученым уже удалось осуществить синтез простейшего белкового соединения. Никого не удивит, если в самом скором времени в лаборатории будет получен «живой» вирус. А если этот вирус превратится в микроб, он проделает это, как обычный самообучающийся автомат. А ДНК с ее сложной и очень четкой программой?  {83}  Искусственное оплодотворение домашних животных, его как считать — искусственным или естественным? А культура тканей? А развитие зародыша в искусственной питательной среде — это искусственно или естественно?

И совсем уже непонятно слово «механический». Это что, с помощью молотка и зубила? А химический способ — он механический или нет? Если Б. Бялик полагает, что машины всегда будут состоять только из электронных ламп и электродвигателей, то он заблуждается: как только люди научатся применять в машинах, например, белковые вещества и обнаружат полезность такого нововведения, они немедленно употребят этот новый материал. Бессмысленно ставить здесь какие-либо запреты и ограничения.

Теперь о «мыслящих, творящих, радующихся и страдающих». Здесь речь идет, очевидно, лишь о более или менее высокой степени организации машины (не следует забывать, что в понятие «машина» входят и живые существа). Человек мыслит, творит, радуется и, к сожалению, страдает, собака не может мыслить, но, видимо, радуется и страдает. Чему может радоваться микроб или вирус, я просто не знаю. Опять-таки нет принципиальной грани между машинами мыслящими и немыслящими, творящими и нетворящими.

Нет никаких препятствий «искусственному» созданию живых организмов, как нет никакой принципиальной разницы между «искусственным» и «естественным» способом их создания. Весь вопрос лишь в том, чтобы научиться доводить их организацию до нужной степени.

И наконец, о «производящих себе подобных». Очень наивны, хотя и претенциозны, слова о размножении «обычным порядком», «старым, примитивным способом». В серьезном, научном споре вряд ли уместны подобные подстановки. Нет таких простачков, которые представляли бы будущее в виде «электронной Галатей с походкой шагающего экскаватора». Но ясно понимать, что человек — это машина и что машины могут быть разные, нужно.

Совсем ведь не трудно представить себе полностью автоматизированный завод, выпускающий точно такие же машины, какие на нем установлены, и размещающий их в порядке, необходимом для производства. Что же касается Галатей будущего, то вряд ли когда-нибудь возникнет необходимость в их создании. Никто не думает и не собирается их создавать. А уж если бы их и стали делать люди  {84}  будущего, то в полном соответствий с понятиями об эстетике, гармонии, пластике, так что самому взыскательному критику не к чему будет придраться. Главное же, эти Галатеи были бы живыми в полном смысле этого слова и, вероятно, лучше любых сейчас живущих.

Итак, нет проблемы, потому что нет разницы между кибернетической машиной достаточно высокой организации и человеком, между «искусственным» и «естественным» способом ее создания.

Запретов, ограничений развитию кибернетики в этом направлении пока не видно.

Нельзя ставить предел человеческому познанию.

На этом можно было бы и кончить, если бы не несколько замечаний о современных кибернетических машинах и не «философский базис», который Б. Бялик пытается подвести под свои высказывания.

... И об игре не по правилам

Б. Бялика «нисколько не смутило сообщение о машине, умеющей играть в шахматы», потому что, «попадись такой машине противник, играющий не по правилам», — она сразу «растеряется». (К слову сказать, как можно играть в шахматы не по правилам — шахматными фигурами в шашки? Видимо, автор хотел сказать: «не по шаблону».) Когда машина чуть что готова «растеряться», когда она «зубрилка и доктринер», Б. Бялик испытывает «уважение к ней и веру в нее». Но и здесь снова дело обстоит прямо противоположно тому, как его излагает автор. Всякий человек, мало-мальски знакомый с современной кибернетикой, понимает, что играющий в шахматы самообучающийся автомат очень скоро стал бы играть лучше любого, самого сильного шахматиста. И тут уж действительно удивляться нечему: существует целая область математики, называемая теорией игр, разработаны методы, строго закономерные процессы нахождения наилучшей стратегии игры. Человек решает эту задачу приближенно, машина — точно, статистически исследуя огромное количество вариантов, создавая обобщения. Преимущество у машины перед ее противником, как мы видим, бесспорное.

В любом произведении искусства только на первый взгляд нет никаких правил и норм. Подыскание рифм-заготовок, которые Маяковский производил на ходу,  {85}  записывая их у себя в книжечке, оркестровка музыкальных произведений, правила гармонии и контрапункта и многое другое могут быть с успехом выполнены даже такими электронными машинами, которые существуют сейчас. Конечно, правила — правилами, а творчество — творчеством. Но вряд ли можно было бы слушать музыку, автор которой не пользуется правилами.

Несколько слов о машине-редакторе. Мне, например, кажется, что применение такой машины не повредило бы статьям некоторых авторов. В самом деле, подыскав соответствующую цитату у К. Зелинского, Б. Бялик приписывает ученым совершенно фантастические мысли о любви между живыми людьми и пластмассовыми муляжами. У К. Зелинского же недвусмысленно подчеркивается, что речь идет только о произведениях писателей-фантастов. Я уверен, что уже сегодня можно создать такой автомат, который провел бы сверку цитат и выяснил, что цитируемая фраза относится совсем не к тем лицам, которым приписывает ее Б. Бялик.

Есть ли на свете бог?

Б. Бялик ведет свое наступление на кибернетику, отправляясь из области философии. Он утверждает, что «одинаково ошибочно отождествлять сознание с механизмом мозга и допускать возможность мышления вне мозга». При этом он ссылается на «философские представления, которые не могут устареть».

Прежде всего, кто это «отождествляет» какое бы то ни было сознание с «механизмом мозга»? Как известно, один из основных разделов кибернетики — теория информации. Согласно этой теории информация обязательно предполагает наличие материального носителя — кода и материальность процесса ее передачи. Если оперировать терминологией Бялика, то, вероятно, именно это и следует назвать «механизмом». Как видим, этот «механизм» материален. Но ведь сама-то информация не материальна! При чем же тут «отождествление»?!

Что же касается «мышления вне мозга», то здесь непонятно все, начиная с определений. Что такое мозг? Что следует понимать под этим словом? Да, действительно, человек не может мыслить без того физиологического материала, который именуется мозгом. Но из этого отнюдь не  {86}  следует, что с помощью мышления, происходящего в мозгу, нельзя постичь тайны этого мышления и воспроизвести его аналог: создать аппарат — электронный, белковый или какой-либо другой,— имитирующий черты мозга, существенные для процесса мышления.

Человек действительно не может мыслить без мозга, но может создать мозг, который будет мыслить без человека.

Сомневаться в возможности познания процессов мышления, творчества — значит сомневаться в познаваемости мира. Если же Б. Бялик все-таки признает возможность теоретического познания принципов мыслительных и творческих процессов, то, спрашивается, как же проверить правильность таких теорий, не обращаясь к практике, к построению моделей мозга, к тому, чтобы научиться воспроизводить эти процессы в лабораторных условиях по нашей воле?

Сомнение в такой возможности означает, кроме того, веру в некое сверхъестественное, если хотите, божественное чудо сотворения мыслящей материи. Либо все в природе существует и развивается по единым общим законам и непознанное сегодня будет понято завтра, либо мыслящие существа есть чудо господне, и тогда, действительно, нам никогда не понять глубинных процессов мышления и не создать «искусственно» разумное существо.

Ведь аргументация, подобная той, которой пользуется Б. Бялик, легко приводит к той же пресловутой «vis vitalis» — жизненной силе, о которой писали в средние века. В его рассуждениях та же глубокая пропасть между живым и неживым, несколько сдвинутая, правда, в сторону границы между «мыслящим» и «немыслящим». Пройдет немного времени, и когда достижения кибернетики, скажем, десятилетней давности уже никто не сможет оспаривать, тот же или какой-нибудь другой оппонент скажет: «Ну, хорошо, мыслящую машину вы создали, а вот машину творящую, машину-художника вам никогда не создать».

Все то, что говорилось до сих пор об ограничениях в развитии мыслящих машин, просто выглядит ненаучно.

Говорилось: нельзя создать машину, действующую вне определенного правила (алгоритма), — но уже строятся машины, которые могут решать задачи, не имеющие алгоритма. Говорили, что нельзя создать системы, способные  {87}  обобщать сведения, способные обучаться, — появились такие самоулучшающиеся вероятностные машины, изменяющие свое поведение в зависимости от обстоятельств. Наконец, стали утверждать, что машина не может сама расширить круг исходных положений, на которых основано ее действие, поэтому в ряде логических задач машина будто бы никогда не сможет заменить человека. Создание вероятностных машин с беспорядочным статистическим подбором требуемого результата опровергает это утверждение. И заметьте, речь здесь идет о машинах сегодняшнего дня, в которых не применяются никакие белковые соединения!

Сказанное, однако, не означает, что развитие кибернетических машин ничем не ограничено. Его ограничивает уровень развития науки и техники. По всей вероятности, из электронных ламп, конденсаторов, сопротивлений и катушек очень серьезную машину сделать нельзя. Полупроводники, ферромагнетики и т. п. расширяют возможности состоящих из них систем. Сложные химические молекулы, вроде белков, дадут нам еще больше.

В этом — диалектика развития.

Несколько слов о будущем

Людям будущего будет весьма забавно узнать, как много заботы, волнений и страхов за их жизнь высказывалось в наше время. Как бы их не поработили кибернетические чудовища, как бы сами они не потеряли чувства прекрасного, не стали ходячими арифмометрами, как бы чего не случилось с их совестью и чувством долга.

В моем представлении будущие кибернетические машины — это, в частности, будущие люди. Люди эти, кстати говоря, будут гораздо совершеннее современных нам людей.

Условия серьезности

Доктор филологических наук В. Ермилов

Статья Героя Социалистического Труда академика С. Л. Соболева «Да, это вполне серьезно!», являющаяся ответом на статью доктора филологических наук Б. А. Бялика «Товарищи, вы это серьезно?», вызывает живой интерес и в ряде моментов активное сочувствие у читателя.  {88}  Автор при всей своей учености — или благодаря ей — «позволяет себе» и помечтать. Недаром он касается, правда вскользь, и вопроса о фантастически-утопических художественных произведениях. Разве можно не увлечься смелой гипотезой о Галатеях будущего, которые были бы, вероятно, «лучше любых сейчас живущих»! Вызывает сочувствие протест против злорадно-ретроградного стремления во что бы то ни стало выдвигать ограничения в вопросах, относящихся к возможностям развития «мыслящих машин». А у нас еще проявляется нечто вроде странного «антикибернетического зуда»... Автор глубоко прав, возражая против стремления ограничить развитие науки и техники, против «неумения или нежелания разобраться в новых достижениях науки», что свидетельствует о глухоте к современности, к той технической революции, которую мы переживаем.

Революция, если она настоящая революция, отвергает дилетантское беспочвенное мечтательство, но не может жить без мечты. И нам было радостно представлять, что мы мечтаем вместе с автором статьи «Да, это вполне серьезно!». Хорошо, в самом деле, вместе «сделать какую-нибудь эдакую науку»... Но не о маниловских мечтаниях идет речь. Речь идет действительно об очень серьезном.

И поэтому встает вопрос об условиях серьезности возникшей дискуссии, в тему которой, думается, входит тема гуманизма и кибернетики, еще точнее: вопросы гуманизма и вопросы популяризации кибернетики.

Одним из таких условий является изъятие каких бы то ни было элементов любительства, проявляющегося в склонности не ставить вопросы, не обращаться с просьбой разъяснить недоумение, а утверждать какие-то положения в области, в которой утверждающий не совсем осведомлен или совсем не осведомлен. Вторым условием серьезности является верность логике. Третьим — точность, ясность мысли и терминологии. Может быть, этим не исчерпываются все условия, но было бы хорошо, если бы названные соблюдались.

Статья академика С. Л. Соболева вызывает не только сочувствие, но и некоторые недоуменные вопросы. Так обстоит дело с положением: «человек — это машина». Аргументация автора сводится к следующему: «Как известно, в кибернетике машиной называют систему, способную совершать действия, ведущие к определенной цели. Значит,  {89}  и живые существа, человек в частности, в этом смысле являются машинами». Автор ничего не говорит о том, в каком же смысле человек не является машиной. На всем протяжении статьи он развивает положение о том, что человек — это машина. Так, он подчеркивает: «Нет никаких сомнений в том, что вся деятельность человеческого организма представляет собой функционирование механизма...».

Таким образом, живые организмы и, в частности (довольно серьезная частность!), человек находят функциональное определение: живой организм и, в частности, человек рассматриваются лишь с точки зрения выполняемых ими функций. Нам думается, что в статье доктора философских наук профессора Б. М. Кедрова «Философия как общая наука» вполне правильно подчеркивается, что «живой организм не сводится к выполняемым им функциям, какого бы характера они ни были». Для определения необходимо найти ту основу, благодаря которой становятся возможными и возникают все функции определяемого. Так или иначе, смысл определения человека как машины в статье «Да, это вполне серьезно!» остается не разъясненным. Может быть, новые достижения науки требуют и новой терминологии, памятуя, что терминология содержательна?

Автор выдвигает мысль о том, что «будущие кибернетические машины — это, в частности,— будущие люди. Люди эти, кстати говоря, будут гораздо совершеннее современных нам людей».

Нельзя, конечно, не приветствовать перспективу, заключающуюся в том, что люди грядущего будут гораздо совершеннее современных нам людей. Но как надо понимать утверждение, что будущие кибернетические машины — это, в частности, люди? Человек как частность кибернетических машин? Или — в ряду кибернетических машин? Кибернетические машины, кроме того, что они будут людьми, будут и еще чем-то (или кем-то)? Можно ли считать мысль о том, что «будущие кибернетические машины — это, в частности, будущие люди», вполне ясной? Если автор хотел популяризировать перспективы кибернетики и, как он говорит, «помочь» Б. А. Бялику в их понимании, то в этом случае он вряд ли достиг цели.

Вряд ли также можно признать вполне объясненным и следующее положение: «Человек — это самая совершенная  {90}  из известных нам пока кибернетических машин, в построение которой программа заложена генетически». Если говорится, что человек является самой совершенной из кибернетических машин, пока известных нам, то, очевидно, допускается возможность появления машины более совершенной, чем человек, превосходящей человека. В каком смысле? Разве не так обстоит дело, что человек выявляет себя во всех действиях машины, талантливой или гениальной потому, что талантлив и гениален человек,— машины, способной к самопрограммированию потому, что человек в конечном итоге «программирует», определяет и эту возможность?

Хотелось бы также понять, в каком смысле говорится о «программе», заложенной в человека «генетически». Ведь речь идет не о потенциях, не от возможностях, не о способностях, а именно о программе, т. е. о точных, определенных действиях и целях. Можно ли полагать, что в человека генетически (биологически?) заложена программа интеллектуальных, социальных действий и целей? А иначе о какой же программе идет речь? Почему популяризация кибернетики (хотя бы и полемическая) сопровождается неточностью и неясностью терминологии?

Вернемся к первому из условий, намеченных нами в качестве обязательных для дискуссии: неправомерность тех или иных утверждений в области той науки, которая не является специальностью утверждающего. «Принято» считать, что в области искусства, да и науки об искусстве «каждый все понимает». Великие писатели обращали внимание на то обстоятельство, что человек, весьма скромный и сдержанный, когда думает и говорит о специальных вопросах, в которых он действительно что-то знает, становится самоуверенным и безапелляционным, когда речь заходит о вопросах искусства.

Анна Каренина знала о своем супруге, «что действительно его интересовали книги политические, философские, богословские, что искусство было по его натуре совершенно чуждо ему, но что, несмотря на это, или лучше вследствие этого, Алексей Александрович не пропускал ничего из того, что делало шум в этой области, и считал своим долгом все читать. Она знала, что в области политики, философии, богословия Алексей Александрович сомневался или отыскивал; но в вопросах искусства и поэзии, в особенности музыки, понимания которой он был  {91}  совершенно лишен, у него были самые определенные и твердые мнения. Он любил говорить о Шекспире, Рафаэле, Бетховене, о значении новых школ поэзии и музыки, которые все были у него распределены с очень ясною последовательностью».

Деликатнейший, скромнейший во всех своих суждениях Лаптев, герой повести Чехова «Три года», весь преображался при посещениях выставок картин. Никого не стесняясь, диктаторски-уверенно он рассуждал о художественных тонкостях, с видом знатока показывал, указывал и отнюдь не казался себе смешным. Вот поди же ты — стеснительнейший, интеллигентнейший человек...

Порою уважаемые ученые, разумеется, ничего общего не имеющие с Алексеем Александровичем Карениным, этой не столько кибернетической, сколько бюрократической машиной, вносившей и в сферу мышления об искусстве свою «особенную», т. е. механистически-бюрократическую, неумолимую «последовательность», к сожалению, непререкаемо-безапелляционно изрекают такие положения об искусстве, которые трудно назвать иначе, чем автоматическими. Попытки вторжения представителей точных наук в сферу науки об искусстве, учащающиеся за последнее время, являются фактом глубоко положительным и плодотворно-перспективным. Однако порою эти попытки носят наивно механистический характер.

Автор статьи «Да, это вполне серьезно!» пишет: «В любом произведении искусства только на первый взгляд нет никаких правил и норм. Подыскание рифм-заготовок, которые Маяковский производил на ходу, записывая их у себя в книжечке», может быть «с успехом» выполнено «даже такими электронными машинами, которые существуют сейчас».

Так. Но все дело в том, что «заготовки», которые Маяковский «производил», записывая в свою книжечку, нельзя отрывать от творческого процесса, от создававшегося образа, возникавшей художественной мысли, частью которых эти «заготовки» являлись уже в самом своем рождении. Вот примеры «заготовок», которые приводит Маяковский в статье «Как делать стихи?»:

Эта «заготовка» уже является элементом некоей художественной мысли, возникающего образа. Представление  {92}  о Ляминой, владелице известнейшей красильной фирмы, настолько сплелось с представлением о краске, что самое имя Ляминой было, так сказать, окрашено краской. Поэтому с полным основанием можно было сказать и так: краска — дело Ляминой. Эта внутренняя возможность какой-то «дополнительной» игры со словами двустишия усиливает юмор всего данного «построения». А юмор тут в том, что известная по рекламам, по вывескам ее магазинов Лямина, вследствие того, что мы смотрим на нее глазами ее сына или дочери, от этой семейности перемещается из той отдаленной перспективы, в которой мы обычно ее воспринимали, в какую-то неожиданную смешновато-близкую перспективу, переходит в какой-то улыбчива-инфантильный план, который по закону контраста еще более подчеркивает отдаленность от нас этой самой Ляминой. На чужую нам Лямину нас заставляют посмотреть семейными да еще детскими глазами. Мы смотрим на Лямину одновременно обеими сторонами бинокля. Это и есть одно из маленьких чудес поэзии, ее обыкновенное чудо. И нам весело от этого, и это веселье чувствовал или предчувствовал поэт уже в возникшем созвучии; уже в этом созвучии как бы существовали обе стороны бинокля, приближение к нам и отдаление от нас Ляминой. Уже в самом созвучии заключался юмор, начало маленького поэтического праздника. Это и значит, что каждая составная часть формы до аллитераций и рифм содержательна.

Тут в малюсенькой частичке поэзии — богатство переплетений, «незаметных» лукавых ходов поэтической мысли, тоже веселой! Тут есть и некое отрицание — что-то вроде: не та Жо, которое, вопреки законам обычной логики, но в полном соответствии с логикой поэтической, в данном случае логикой-перевертышем, означает и то, что этаж не тот. И как протягивается имя Нита — как нить нижется — и в его повторении, и в слове «ниже», в котором тоже есть Нита Жо! Все в двустишии пропитано, все пронизано Нитой Жо.

Юрий Олеша в «Зависти» рассказал, как порою рождается образ-персонаж. Герой «Зависти» слушает перезвон колокольных «басов» и «теноров»; басы для него звучат: «том», а тенора рассыпаются: «вир-лир-ли», и вдруг  {93}  возникают имя и фамилия: возникает некий Том Вир-дир-ли и зарождается образ, характер, как-то «соответствующий» имени и фамилии, всей этой звуковой перекличке. Возможно, в каких-то несохранившихся записях Олеши была такая «заготовка».

И вот, оказывается, все это поэтическое богатство может «производить» одна из существующих электронных машин. Она может за поэта нарезывать, фабриковать «рифмы-заготовки». Кстати, почему автор статьи «Да, это вполне серьезно!» относит рифму к «правилам и нормам» художественного произведения? Маяковский в упомянутой статье писал: «В поэтической работе есть только несколько общих правил для начала поэтической работы. И то эти правила — чистая условность. Как в шахматах. Первые ходы почти однообразны. Но уже со следующего хода вы начинаете обдумывать новую атаку. Самый гениальный ход не может быть повторен при данной ситуации в следующей партии. Сбивает противника только неожиданность хода.

Совсем как неожиданные рифмы в стихе».

Почему надо вносить в поэзию, помимо, элементов уже существующей в ней скуки, еще какую-то машинную скуку машинно-отвлеченных правил и норм? Еще, пожалуй, возникнет машинно-нормативная поэтика и предстанут новоявленные машинные Буало! И начнут фабриковать машинные учебники с «правилами и нормами» поэзии.

Но не хватит ли с нас уже существовавшего в различных обличьях Буало! Не собирается ли он на сей раз слиться с машиной? Дескать,— эй, машинушка, ухнем! Нормативная, сама пойдет! Подернем, подернем... Кого «подернем»? На кого «ухнем»?

Если существует такая машина, в которой рифма возникает как момент рождающегося поэтического образа, художественной мысли, то почему товарищи кибернетики скрывают такое чудо? А если речь идет о машине, способной приготовлять «рифмы-заготовки», как таковые, рифмы для рифмы вне процесса рождения образа, возникновения поэтической мысли, то такие рифмы и не являются никакими поэтическими заготовками, а машина, поставляющая их, и есть машина-зубрилка, бессмысленный рифмач,  {94}  машина-формалист в самом худшем значений этого слова. Она, кстати сказать, не способна просто и понять, например, тот маленький и беглый анализ поэтических заготовок Маяковского, который мы выше предложили вниманию читателя. «Программирование» пустого рифмачества означало бы паразитирование машины.

Впрочем, страшен сон, да милостив бог. Мы не думаем, что наши ученые в самом деле могут подобным образом третировать умные машины. Не опасаемся мы и того, что наши большие ученые, особенно такого масштаба, как С. Л. Соболев, могут третировать поэзию, «подергивая» ее, «ухая» на нее, а вместе с нею и на литературоведение. Истинная наука и истинная поэзия живут в дружбе, и обе дорожат этой дружбой. Но... есть сонмы ретивых «популяризаторов», которые прямо так и пишут, что ныне существующие машины готовы заготовлять рифмы для поэтов, а последним остается только выбирать, какая рифмочка больше подходит. Появляются уже таким образом кибернетические Репетиловы, а может быть, и другие персонажи бессмертной трагической комедии, готовые бодро провозгласить: машину им в Вольтеры! От такой бодрости, пожалуй, действительно позовешь: карету или — ракету мне, ракету! Вот почему нашим большим ученым не следовало бы вносить в такое важное и необходимое дело, как популяризация кибернетики, механистические представления об искусстве и о возможной роли кибернетики в искусстве. Проблема гуманизма и кибернетики есть, в частности, проблема гуманистического отношения и к кибернетике, и к искусству.

Точки над «i»

Действительный член Академии медицинских наук СССР,
профессор П. Анохин

Дерзкая идея о возможности создания искусственного мозга обсуждается во всем мире уже не один год. Одна за другой появляются в разных странах монографии, посвященные проблеме «организм и машина», «мозг и машина», в которых этот замысел на все лады разбирается с физиологических, математических и технических позиций. Может быть, потому, что новые научные идеи зачастую  {95}  получают свое техническое воплощение с неожиданной быстротой, возникшая дискуссия привлекла столь пристальное внимание людей разных профессий.

Обсуждаемая проблема крайне серьезна, она имеет множество аспектов, требующих систематического и осторожного разрешения. Это и побудило включиться в полемику автора, физиолога мозга, занимающегося, кстати, и вопросами кибернетики применительно к своей сфере исследования.

Размер дистанции

Меня ничуть не пугают высказывания теоретиков кибернетики. Я знаю, что им известна вся сложность проблемы. Волнует другое: мне не раз приходилось встречать молодых инженеров и физиков, которые глубоко уверены, что исследование мозга в обычных физиологических лабораториях бесполезно, а вся физиология мозга в целом, включая и павловское учение, является... «субъективной наукой». И когда некоторые из них говорят: «Зачем нам изучать мозг, его работу, его функцию, если мы можем конструировать его, пользуясь, например, средствами электронной техники, руководствуясь только физико-математическими правилами...»,— ясно, что имеется дефект в самой постановке вопроса и, что особенно важно, в оправданности всех этапов его разрешения.

Едва ли у кого-нибудь среди исследователей-материалистов, стоящих на строгих позициях причинности, могут возникнуть сомнения в принципиальной возможности осуществления моделирования мозга. Однако для реального мышления очень важна та дистанция, которая отделяет принципиальную возможность какого-либо явления от действительного его воссоздания. Разве Архимед не показал «принципиальную» возможность перевернуть земной шар, если бы имелась для этого точка опоры? И разве я, например, принципиально не могу из песка возвести Монблан?

Недавно в Англии вышли две монографии. Одна из них — «Конструкция мозга» — принадлежит перу хорошо известного советским людям теоретика кибернетического моделирования Эшби. Автор другой монографии — «Мозг как вычислительная машина» — известный теоретик Джордж. Оба ученых — сторонники принципиальной возможности создать любые формы и типы нервной деятельности, они посвятили этому значительную часть своей  {96}  жизни. Но к какому выводу приходит, например, Эшби, оценивая возможности создания самоадаптирующихся машин? Тонкими расчетами и взаимной оценкой возможностей биологических систем и машинных систем он устанавливает, что любой процесс адаптации, т. е. приспособления живого организма, может быть моделирован. Однако, по его мнению, для воспроизведения даже простого адаптивного элемента живой системы машине понадобилось бы «всего-навсего» несколько миллиардов лет.

Именно поэтому его коллега Джордж в своей книге призывает каждый раз при сопоставлении трезво оценивать возможности осуществить то или иное моделирование биологической системы.

Мне кажется, что у нас совершенно определенно созрела необходимость «поставить точки над „i”», т. с. точнейшим образом и на научном основании определить, что именно в живом и функционирующем мозге должно являться предметом пристального внимания при наших попытках моделирования и какую степень осторожности мы должны проявлять в наших суждениях.

Что такое мозг?

Это материальный орган с вполне познаваемой функцией: каждый год приносит все новые и новые открытия, часто по-новому ориентирующие нас в понимании его деятельности.

Принято обычно подчеркивать, что мозг содержит около 14 миллиардов клеток. Этот факт используется как основной аргумент для доказательства невозможности моделирования мозга в электронных схемах теми, кто хотел бы каждую мозговую клетку эквивалентно представить радиолампой...

Сложности связаны не только и не столько с количественным воспроизведением элементов. Современная наука отчетливо показала, что сама нервная клетка и ее оболочка представляют собой целый мир разнообразных в химическом и физиологическом отношении образований.

Тончайшими методами исследования с помощью электронных аппаратов было установлено, что сотни, а иногда и тысячи контактов, которые имеет каждая нервная клетка,— это только начало удивительного процесса на молекулярном уровне, позволяющего осуществить на теле  {97}  размером в 20 тысячных долей миллиметра бесконечное количество синтетических процессов — «личную долю» участия клетки в деятельности целого мозга.

Таким образом, нервную клетку вряд ли стоило рассматривать как элементарную деталь — это, условно говоря, уже «узел» «машины-мозга» со сложным комплексом функций, отражающих различные виды деятельности организма.

Наконец, при сопоставлениях мозга и машины важно еще вспомнить, что клетка, ее процессы и механизмы интересны только исследователю. Организму же всегда интересны только «деятельности» и те «эффекты», к которым каждая эта деятельность приводит.

Тотчас же становится ясным масштаб нашей ошибки в прогнозах и в чрезмерных обещаниях осуществить моделирование мозга в ближайшее время.

Простой пример. Я протягиваю руку и открываю дверь. Эта деятельность закончилась полезным эффектом — дверь открыта, можно пройти. Спускаясь по лестнице, на каждой ступени я получаю информацию о том, что мои действия принесли полезный эффект, и в конце концов о том, что я спустился вниз. Такими «деятельностями» и информациями об их результатах заполнена вся наша жизнь. Эти «деятельности» могут быть малыми, большими, наконец великими, но основной чертой каждой из них является синтез тех тончайших процессов, которые происходят в данный момент на различных клетках мозга. Если проделать весьма скромный расчет количества возможных связей между отдельными клетками и количества различных молекулярных процессов, обеспечивающих процессы замыкания и памяти, то без всякого преувеличения можно сказать, что потенциально наш мозг способен на десятки миллиардов их. И при этом будет качественно очерчен каждый процесс и каждый результат.

Излюбленным является пример с шахматной машиной, которая обыгрывает даже опытного шахматиста. Однако здесь моделирование имеет дело с вполне определенными реальными программами, которые подлежат довольно четкой математической обработке и варианты которых могут быть экстренно рассчитаны самой шахматной машиной.

«Умнее» ли человека такая машина, судить нельзя хотя бы потому, что есть много довольно умных людей, которые никогда не играли в шахматы.  {98} 

Сопоставлять человека и машину по какому-либо одному избранному свойству человеческой деятельности невозможно. Это хотелось бы пояснить так.

...Огорченный проигрышем шахматист-человек пошел в буфет и заказал себе кофе с коньяком. Вот если бы шахматная машина также сошла со стола, пошла бы в тот же буфет и заказала себе кофе с молоком, то тогда мы получили бы некоторую основу для сопоставления человека и машины.

Но сейчас она не сделает этого, сейчас она может лишь играть в шахматы. На современном уровне достоинство машины — в тонкости производства отдельной операции. Но достоинство человека как высшего организма, его характерное свойство — в исключительном богатстве качественно различных деятельностей при безграничных затруднениях и изменениях внешних условий.

Генетическая программа

Проблема не исчерпывается трудностями только «статистического характера. Нужно поразмыслить над более существенным, так сказать «специфически человеческим», над тем, что Павлов назвал когда-то «основными влечениями» человека. Именно этот пункт стал объектом особенно острой полемики.

Итак, если человека можно рассматривать как кибернетическую систему (машину) с генетически заложенной программой, то возможно ли запрограммировать в модели (пусть в том же генетическом аппарате) и человеческие влечения? Да, можно.

Но чтобы серьезно хотя бы обсуждать такой вопрос, как программирование человеческих влечений, следует прежде всего произвести их классификацию. Ведь понятие «влечения» включает и самые примитивные —- жажду, голод, и столь сложные, как томление по возлюбленной. Наконец, есть столь высокие, говоря языком Павлова, «влечения», как стремление сделать человечество счастливым. Очевидно, они не равнозначны сами по себе. Более того, между генетической программой и воплощением в жизни человеческих влечений существует огромная разница, обусловленная индивидуальным развитием человека, следами действия великого множества факторов, в том числе и социальной его жизни.  {99} 

Обратимся снова к простому примеру и попробуем выяснить «степень легкости» воспроизведения.

Примитивнейшее из влечений — жажда генетически программирована с удивительной, почти математической точностью. В процессе эволюции создан удивительный механизм, который сам по себе мог бы стать предметом фантастических сочинений. Всего каких-нибудь десятка два нервных клеток, заложенных на основании мозга, имеют наследственно определенную высокую чувствительность именно к осмотическому давлению крови. В течение всей жизни осмотическое давление крови всегда поддерживается у человека на одном и том же уровне: 7,6 атмосферы. Это — обязательное условие сохранения организма как живой системы. Стоит человеку потерять несколько большее количество воды, например в жаркую погоду, и таким образом сместить осмотическое давление крови, как эти клетки, выполняющие сторожевую функцию, начинают поднимать тревогу. Они рассылают возбуждение во все части головного мозга. Они немедленно объединяют в единую систему все то, что когда-либо в жизни человека было связано с потерей воды. Иначе говоря, весь мозг в целом формирует известное каждому из нас ощущение жажды.

Но как только «влечение» созрело, на первый план начинает выступать весь жизненный опыт человека. Открываются все кладовые его памяти, и жажда как психическое состояние извлекает из этих кладовых все, что когда-то способствовало ее удовлетворению. Так, у полярника при ощущении жажды появляется решение растопить глыбу льда.

...Возможно ли сконструировать машину, которая — допустим известное упрощение — почуяв, что в отдельных шестернях израсходовалось масло, пошла бы по магазинам разыскивать и покупать это масло? Принципиально возможно, ибо в этом нет ни одной детали, какую нельзя было бы произвести. Но в ней необходимо запрограммировать тогда сложную совокупность различных, качественно отличающихся деятельностей, способность пластически их варьировать применительно к обстановке... Эта задача будет безусловно чрезвычайно трудна для конструкторов машины. А ведь мы взяли для примера жажду, элементарное влечение, физико-химические параметры которого могут быть легко рассчитаны и изучены. Как же быть с теми высокими стремлениями человеческого духа, которые  {100}  делают человека неспокойным в течение всей его жизни, превращают его в своеобразный аккумулятор энергии, которая направлена всегда по определенному и подчас заведомо нелегкому пути!..

Рождение цели

Когда я говорил об огромном, доходящем до миллиардов, количестве отдельных деятельностей, на которые способен человек, у читателя неизбежно должен был бы возникнуть вопрос: «откуда появляется стимул для всех этих многообразных деятельностей? И может ли у машины возникнуть цель к действию и сколько таких целей может продуцировать машина?»

Прямые лабораторные исследования показывают, что каждой даже очень незначительной деятельности человеческого организма предшествует в высшей степени быстрый и своеобразный процесс, который заканчивается формированием цели к действию. Этот процесс был назван «афферентным синтезом», т. е. моментальным синтезом всех имеющихся в данный момент и в данную ситуацию раздражений, воспринимаемых органами чувств человека. Сущность системы человеческого мозга состоит именно в том, что этот синтез окружающей обстановки и падающих на человека раздражений и формирование целей поведения происходят в организме положительно ежесекундно и каждый раз могут оканчиваться различными изменениями в поведении.

Когда человек переходит улицу, он непрерывно сопоставляет свое движение и движение машин на улице, их число, скорость и т. д. Он то ускоряет, то замедляет движение, ибо изменения условий диктуют ему цели новых и новых действий. Все это — процессы афферентного синтеза. Они заканчиваются решением вопроса «что делать?».

Чтобы сопоставить это свойство человеческого мозга со свойствами машины, мы должны были бы искать такую машину, которая бы сама решала вопрос, что ей делать в зависимости от изменения окружающих ее условий. Пока мы не располагаем машинами, которые решали бы сами, что им делать, за исключением, конечно, вариаций, предусмотренных в ее конструкции. Однако это совсем другая вещь. Это не то, что мы называем целенаправленным поведением человека.  {101} 

Кибернетика обогатила науки новыми аспектами исследований. Уже на первых этапах своего развития она показала, что у таких, казалось бы совершенно различных, явлений, как общество, организм, машины, есть нечто общее — архитектура, по которой развертываются процессы,— принцип саморегуляции с обратной связью.

Общее?.. Но общее не значит тождественное.

Однако такую постановку вопроса отнюдь не надо понимать как своего рода «табу» для воспроизведения и моделирования самых сложных процессов живой и неживой природы.

Итак, возможно ли создание машины «умнее человека», если, например, для создания такой модели будут применены все последние достижения биохимии и нейрохимии? Да, принципиально это возможно, ибо все детали и микрохимические свойства этой машины вполне познаваемы и воспроизводимы. Однако, исключая из обсуждения истинные трудности и реальную основу — сложную деятельность самого мозга, мы тем самым приучаем многих думать, что проблема может быть разрешена чрезвычайно просто, мимоходом, «помахивая тросточкой».

Я полагаю, что может быть два типа энтузиазма в атаке какой-то неприступной крепости. Один энтузиазм исходит из того, что крепость сделана из дощечек, а другой энтузиазм основан на том, что крепость — из стальных конструкций, но имеются пути к ее овладению. Мне кажется, что второй тип энтузиазма более свойствен нашей эпохе, в которой всякая победа мысли и освоения неизведанного основана на точном расчете и знании истинного размера предстоящих трудностей.

О дисциплине спора

Аристотель, по-видимому, на собственном горьком опыте заметил, в какой мере неопределенность предмета дискуссии мешает поискам истины. Не это ли вынудило его создать знаменитые «Аналитики» — труд о том, как нужно доказывать. Он указывал в них, в частности, что для успеха полемики нельзя подменять истинный предмет спора — мнимым. Прав В. В. Ермилов, заметивший, что одно из условий успеха дискуссии — точность, ясность мысли и терминологии. Некоторые недоумения, возникшие у ученых гуманитарного профиля, происходят, по-моему, оттого,  {102}  что они, в частности, отождествляют кибернетику, науку об управлении процессами в различных динамических системах, с техническими средствами этой науки, с электронно-счетными машинами, которые очень удобны для моделирования разного рода процессов. Именно поэтому им представляется неприемлемым, что математик С. Л. Соболев говорил о человеческом организме как в известном смысле об одной из кибернетических машин (систем), где биологическая программа развития заложена в генетическом аппарате. Но С. Л. Соболев говорил о сходных принципах функционирования организма и машины с точки зрения кибернетика. Он не давал полного и всеобъемлющего определения понятий «человек» и «машина» с точки зрения биологической или философской... Это, мне кажется, не входило в его задачи. Сходство же этих функциональных систем установлено научной практикой.

Точно так же все, что сказано выше, составляет предмет раздумья физиолога мозга, который стоит на позициях широкого использования кибернетики для изучения мозга. Естественно, что применяемая мной терминология — это терминология чисто физиологическая, ею нельзя определять, например, категории, специфичные для эстетики, литературоведения и т. д. Так, например, термин «генетическая программа» ни в какой мере не следует распространять на явления социальной жизни, ибо он охватывает лишь биологическую программу индивидуального развития человека, представителя определенного вида животных.

Мне думается, что каждый из участников спора должен стараться понять своего оппонента, точно установить, какая сфера им затрагивается, и не переносить произвольно понятий, о которых кибернетик, физиолог или психолог говорит в аспекте своей науки, на близкие им по звучанию, но иные по смыслу — из другой сферы знания.

Две реплики в споре

Павел Антокольский

P. S. Вопрос о пределах возможностей кибернетики кровно задевает каждого, кто задумывается о будущем положительных точных наук, об их значении в развитии человечества.  {106} 

В двух приведенных выше стихотворениях я стремился поэтически отразить две крайние точки зрения, обнаружившиеся в споре, довести возможную здесь аргументацию до ее логического предела или до психологического абсурда. С одной стороны — это Математик, Физик, Механик— создатель электронного «чуда»; за него в стихах говорит им же созданная Машина, равная по своим предполагаемым возможностям своему создателю: она обладает даже чем-то «вроде бессмертной души» — допущение, может быть, и совершенно излишнее, на взгляд ее создателя. Но ведь естественно, что Машина несколько смелее и менее осмотрительно защищает свое бытие, нежели тот, кто ее создает.

С другой же стороны — выступает Невежда, тот самый, который... Коротко говоря, он возражает Математику, Физику, Механику. Естественно, что и Невежда более ожесточен и менее доказателен, чем его привыкшие к полемике единомышленники,

В чем же основа нашего разногласия? Она глубже, чем это кажется на первый взгляд. И этой глубины не следует замалчивать.

Представим себе, что четырнадцать миллиардов клеток нашего мозга действительно когда-нибудь будут точнейшим образом смоделированы в чудовищно сложной электронной машине. Эта диковина с переливчатым блеском в глазах, обаятельной улыбкой и прочими достоинствами, которые незачем предвидеть, действительно будет способна к размножению и творчеству.

Но ведь из этого предположения ровным счетом ничего не следует. Ибо та единственная живая (а не смоделированная) клетка, которая заново возникнет в живом мозгу как раз в результате им же сделанного изобретения,— она, эта коварная частица живой материи, немедленно перекроит, как хочет, свое же собственное создание! Живая клетка отличается качественно, а не квантитативно от пучка вызванной ею электронной энергии.

«Положительные науки имеют свои маленькие привиденьица» — это было сказано около ста двадцати дет назад Герценом, а уж он-то был кровно заинтересован в развитии положительных наук — физики, химии, физиологии, а ведь победы этих наук в середине прошлого века так же действовали на человеческое воображение, как это происходит со всеми нами сегодня.  {107} 

Не напоминает ли образ электронного мозга, созданного нашим правнуком, такое... привиденьице?

Невежда сравнивает себя с собакой, «зарытой в самом сердце проблемы». Видимо, он не только Невежда, но и бестактный Невежа. Да еще и самоуверенный! Надеюсь, что ученые читатели будут к нему снисходительны. Все-таки СЕРДЦЕ ПРОБЛЕМЫ именно там, куда он тычет своим корявым пальцем и где полагается быть всякому сердцу.

Езда в незнаемое

Действительный член Академии медицинских наук СССР,
профессор В. Парин

Если взглянуть со стороны...

Допустим почти невероятное.

Допустим, что как раз в эти дни на Земле очутился путешественник — представитель цивилизованного общества одной из многих миллиардов планет вселенной, на которых возможна разумная жизнь. Его задача — ознакомить своих собратьев с развитием нашей цивилизации. По неведению путешественник закладывает в кибернетическую машину-переводчик комплект статей, посвященных кибернетике, пытается судить о состоянии земной науки.

Впечатление должно было бы, по-моему, создаться странное.

Например, путешественник мог бы решить, что вопрос — возможно или невозможно, целесообразно или нецелесообразно создавать машины, которые могут полностью заменить человека,— это самая актуальная из современных научных проблем и что на ее решение собираются немедленно бросить все человеческие, технические и финансовые средства.  {108} 

Если же пришелец из космоса оказался бы к тому же существом нервическим, то после ознакомления с некоторыми дискуссионными выступлениями ему могло бы померещиться, что дело обстоит и того хуже.

...Что земные заговорщики-математики под сообщническое подмигивание желтых, зеленых и красных глазков-индикаторов, под аккомпанемент мерного гудения разных электронных устройств дни и ночи конструируют «белково-алюминиевых» поэтов и полупроводниковых литературоведов.

...Что делают это они единственно ради осуществления злодейского замысла вытеснить из жизни литераторов «естественных», лишить их права на труд, на заработанный трудом хлеб, права на славу и более — права на любовь!

...И что вообще, как видно из приведенной в эпиграфе реплики поэта П. Антокольского, стихи которого я, кстати, люблю, дело дошло почти до последней схватки!

Вот тут, пожалуй, ничего не осталось бы пришельцу из космоса, как воскликнуть: товарищи! вы это серьезно?

Нужно ли «идти па приступ»?

Технические революции прошлого избавили человека от значительной части тяжелого физического труда, переложив его на машины. Во много раз при этом повысилась и продуктивность труда. Разве можно сравнить, например, количество гаек, которые может сделать за рабочую смену один самый опытный слесарь, с числом таких же и даже лучших по качеству гаек, которые выплевывает за то же время отнюдь не уникальный, а серийно производимый автоматический станок? Конечно, при этом труд человека заменялся машиной в первую очередь в массовом производстве, где речь идет о миллионных и миллиардных «тиражах».

Экономика — вещь упрямая, и никому не пришло бы в голову переложить на автоматы производство императорских и королевских корон из золота и драгоценных камней или не менее дорогих диадем. Век техники, автоматизации, массового производства оставил почетное место и искусным ювелирам. Бенвенуто Челлини был бы не менее ценим в наши дни, чем при папских и княжеских дворах Италии его времени.  {109} 

Многие из авторов статей о кибернетике обращали внимание не на практическую направленность кибернетики, а на возможность ее приложения в тех областях человеческой деятельности, которые были, остаются и, конечно, останутся уделом творчества, индивидуальности, самобытности. Кое-кто при этом ударил в набат, приняв мысли писателей-фантастов за прямые посягательства современной, сегодняшней кибернетики на замену живых, из плоти и крови, поэтов, композиторов, художников электронными роботами.

Смешению мыслей и чувств способствовали и слова, сказанные некоторыми учеными, желавшими подчеркнуть, что любой вид человеческой деятельности, закономерности которой можно выразить в определенных алгоритмах, может быть в принципе выполнен машиной, работа которой управляется этими же алгоритмами. В принципе! Я думаю, что против такого общего положения вряд ли стоило спорить. Однако от него до создания электронных поэтов, электронных Галатей и «электронных братьев по разуму» — дистанция огромного размера. Эта дистанция определяется не только тем, что отсутствуют многие необходимые для ее решения предпосылки, но прежде всего тем, что кибернетика — отрасль науки и техники, направленная на практическое решение многих действительно первоочередных и действительно важнейших для человечества дел, а не поле деятельности маниловых.

В этой связи мне хочется обратить особое внимание читателей на предельно четкое высказывание академика С. Соболева: «Что же касается Галатей будущего, то вряд ли когда-нибудь возникнет необходимость в их создании. Никто не думает и не собирается их создавать...».

И если сейчас в кибернетике ставится задача моделирования процессов мышления — от самых простых до весьма сложных, то вызвана она не желанием создать искусственного человека, а желанием избавить людей от труда, связанного с утомительными, отнимающими много времени, иссушающими мозг операциями. И кто знает, не создаст ли электронная техника и кибернетика в результате такой технической революции из миллионов освобожденных от такой работы людей десятки, а может быть, й сотни новых поэтов, писателей, скульпторов и других людей творческого труда. Создаст не из электронных ламп,  {110}  полупроводников и модулей, а из плоти и крови в результате раскрепощения от того труда, который может быть и должен быть передан машинам!

Без этого нельзя

Стоило лишь научно проанализировать разные виды человеческой деятельности, как выявилось множество форм труда, поддающихся машинизации. Уже перестали быть дивом автомобили, автоматически изменяющие скорость при изменениях условий пути. Автоматическое управление различными производственными процессами — это теперь уже просто народнохозяйственная задача, зафиксированная в двадцатилетнем плане всенародной работы. Без автоматического управления было бы немыслимым существование современных энергосистем, систем газоснабжения и нефтепроводов. Если некогда у единоличника обваливался колодец, нарушалось водоснабжение лишь на его участке, к тому же воду можно было взять у соседа или на ближней речке. Авария в сети водопровода, снабжающего город от источника, находящегося подчас за сотни километров от него,— дело куда более серьезное. Для бесперебойной работы водопроводов и нефтепроводов необходимо создание надежных систем контроля и управления.

Ученым-медикам дальнейшее развитие их науки теми темпами, которые сейчас необходимы, без кибернетики представляется невозможным.

Одним из самых «громких» направлений медико-кибернетических исследований стала работа над созданием диагностических машин. Почему-то такие машины порой представляют в виде некоего механического справочника, в который врач вводит выявленные им у пациента симптомы, например гриппа, с тем, чтобы получить ответ: «грипп». Однако дело обстоит иначе. Исследования с диагностическими машинами должны вестись (и ведутся) в различных направлениях.

Так, например, с помощью обычных электронно-счетных машин необходимо разработать методы точного различения заболеваний, близких по симптомам (дифференциальная диагностика).

Возьмем такой пример. Существует более ста врожденных и приобретенных пороков сердца. Лечить их нужно по-разному. При каждом из этих заболеваний наблюдаются  {111}  различные явления расстройства кровообращения. Если заложить в обычную электронно-счетную машину, работающую по системе «да — нет» сведения о многих случаях заболеваний, то она, по статистической вероятности, с математической точностью определит, какие именное симптомы нужно считать типичными для каждого из ста видов порока сердца, какие — случайными, какие — исключающими тот или иной вариант. При этом виде исследований уже в подготовительном процессе программисты-медики, выбирая «вопросы» для машин, вынуждены были прийти к пониманию необходимости перестройки врачебного мышления и даже системы обследования больного и оценки получаемых обычно данных. (Говоря специальным языком, начался процесс математизации биологических понятий и уточнения «граничных значений» отдельных показателей.)

Иначе говоря, в исследовательской системе — «человек + кибернетическая машина» выявилась «обратная связь», принесшая результаты, полезные для человека в самом широком смысле слова.

Кибернетическая техника вооружила медиков новыми «органами чувств». Электронная аппаратура в состоянии зарегистрировать такие явления, происходящие в организме, какие невозможно уловить глазом, ухом и осязанием — теми «орудиями», которыми пользовались врачи до сих пор. Здесь полезно вспомнить об известных диагностических устройствах, с помощью которых производится врачебный контроль за состоянием пилотов наших космических кораблей (а до этого — за состоянием экспериментальных животных).

Во время полета второго искусственного спутника Земли и космических кораблей-спутников по радио передавались на Землю сведения о температуре, о частоте дыхания, пульса, о характере биотоков сердца (электрокардиограмма) и других физиологических параметров подопытных животных. На Земле эти сведения дешифровывались и оценивались. На их основе выяснилось влияние различных факторов полета на организм животных.

Такие же примерно данные, говорящие о состоянии важнейших функций организма, передавались телеметрически и при полетах Гагарина и других наших космонавтов.

Однако не является ли гораздо более ценной и заманчивой такая система, которая обрабатывала бы сигналы еще на борту корабля? На Землю передавались бы автоматически  {112}  полученные оценки состояния различных систем организма космонавта, т. е. серии диагнозов. И если в полете возникнут какие бы то ни было опасные для здоровья пилота нарушения в его организме, врачи будут иметь возможность быстро принять спасительные решения.

Создание таких диагностических машин потребует большого труда. Нужно учесть и предвидеть, какие из возможных отклонений частоты пульса, дыхания, кардиограммы и так далее должны считаться «нормальными» для обычной и резко изменяющейся обстановки полета. Такие данные должны быть получены в результате долгого «наземного моделирования», тренировки на центрифуге, в роторах и на других испытательных стендах, в результате оценки большого экспериментального материала, накопленного при космических полетах животных и во время первых космических рейсов людских экипажей. Данные о состоянии организма во время испытаний должны быть разработаны математически. На их основе можно составить прогноз состояний, которые следует считать «нормальными» в периоде действия перегрузок невесомости и так далее. Чем больше будет систематизировано материалов наблюдений за людьми в космическом полете и в близких к его условиям условиях тренировки, тем точнее будут врачебные прогнозы, точнее границы «нормы» и «патологии». По-видимому, со временем в дальних путешествиях по вселенной «машинное прогнозирование» будет вестись прямо на корабле, и врач экспедиции и пилоты корабля будут вносить коррективы в ход полета, с тем чтобы не подвергать опасности здоровье членов космической экспедиции.

Надо сказать, что и среди некоторой части медиков по сей день существует происходящее от неведения недоверие и недружелюбие к вторжению кибернетики в их сферу деятельности. «Диагностика,— говорят они,— процесс творческий. Здесь нужен человеческий разум, интуиция врача!».

По логике вещей, не имея возможности кибернетически воспроизвести столь расплывчатый параметр, как «интуиция», мы вынуждены были бы либо посылать в космос первыми живых врачей, не изучив предварительно в достаточной мере с помощью кибернетической диагностики всего, что может произойти с человеком в полете, либо отказаться от самой этой замечательной идеи.  {113} 

Наконец, оказалось, что в самой сложной области современной науки и техники — в деле освоения космоса кибернетическая техника призвана даже не столько заменять человека в машинообразном труде, сколько заменять его (или, точнее, помогать ему) там, где физиологические возможности его деятельности оказались ограниченными. Скорость распространения возбуждения по нервным волокнам,— а следовательно, и предельная скорость человеческих реакций,— оказалась слишком малой для того, чтобы управление космическим кораблем можно было передать полностью и непосредственно человеку, Ведь корабль-спутник за одну секунду пролетает восьмикилометровое расстояние. Американский космонавт Карпентер из-за неполадок, как известно, был вынужден перейти на ручное управление системой ориентации, и его полет лишь по счастливой случайности закончился благополучно, а сам космонавт был подобран в океане, спустя много часов после спуска на воду.

Создание надежных систем автоматического управления — это ныне важнейшая задача, а проблема надежности — важнейшая сегодняшняя техническая проблема.

Совершенно естественно, что кибернетики обратились к изучению такой замечательной системы управления, как мозг. Относительная его «медлительность» с лихвой, как показал многовековой опыт «эксплуатации», окупается выгодностью «рабочих схем», их функциональным богатством и надежностью.

Совершенно естественно также, что именно в моделировании этой самой природой созданной и усовершенствованной системы управления кибернетики увидели путь к решению великого множества технических задач.

Так была создана особая область науки и техники — «бионика» — биологическая электроника, изучающая возможности моделирования именно «живых» природных систем.

И все же третьего не дано

В статье «Точки над „i”» мой коллега профессор П. Анохин справедливо говорил о необходимости трезво оценивать сложность предстоящих дел. Это действительно нужно, чтобы не растрачивать силы и средства на непродуманные эксперименты. Впрочем, приведенное им мнение  {114}  Эшби о том, что возможность воспроизвести простейшие элементы приспособительной деятельности живых существ отделена от нас дистанцией в миллиарды или миллионы лет, мне представляется столь же неточным, как и радужные надежды некоторых молодых кибернетиков смоделировать целостный мозг в самое ближайшее время. Однако это несогласие носит частный характер. Говоря же о главном предмете, я вынужден повторить сказанное академиком С. Соболевым и профессором П. Анохиным.

Для ученых-материалистов, стоящих на строгих позициях причинности, принципиальная возможность воспроизведения даже самых сложных материальных процессов бесспорна. Само собой разумеется, конечно, что для этого суть процессов должна быть изучена с максимальной полнотой. Точность моделирования будет соответствовать уровню накопленных знаний. С другой стороны, само моделирование позволяет эти знания углубить, оно является мощнейшим методом исследования. Однако в некоторых статьях звучит в общей форме, что признание возможности моделирования процессов человеческого мышления якобы противоречит известным философским истинам. Ученым уже приходилось слышать это и в более конкретной форме: мол, невозможно воспроизвести процессы человеческого сознания в искусственной системе, ибо биологическое нельзя рассматривать как только химико-физическое.

Здесь мы сталкиваемся с классическим случаем перехода истины в свою противоноложность, как только из нее сделана догма.

Да, «живое» отличается от «неживого». Но в чем отличие? В непостижимой жизненной силе? Нет. Оно — в количественных и качественных особенностях организации материального субстрата этого «живого», в его активных взаимосвязях с окружающей живой и неживой природой. Это действительно особая форма движения материи. Однако при соответственном уровне знаний и техники во всяком случае достаточно сложные биологические процессы могут быть моделированы как в отдельных своих проявлениях, так и в комплексе многих явлений. Либо мы — материалисты, либо мы — агностики. «Tertium non datur» — «Третьего не дано».

Есть еще одно возражение. Говорят, что, поскольку познание абсолютной истины невозможно, невозможно и моделирование мозга и присущего ему процесса — мышления.  {115}  Однако почему под познанием самых тонких механизмов мозга подразумевается познание абсолютной истины? Наконец, познание форм бытия материи беспредельно, но человек тем не менее моделировал квантовые процессы даже тогда, когда очень мало о них знал. Мы даже не все знаем еще о внутриядерных процессах при химических превращениях вещества, тем не менее мы воспроизводим эти химические превращения, так и не познав некоторых тонких механизмов.

Не надо думать, что все новое, что дало современное естествознание (и кибернетика), нами полностью понято. Есть над чем размышлять и физикам, и биологам, и философам... Размышлять, спорить, искать истину. Но некоторые стороны объективной действительности освещены достаточно ярко. Во всяком случае ясно, что любое самое хитроумное агноститическое построение не имеет под собой естественнонаучной почвы.

Часто повторяют фразу классика о том, что поэзия вся — езда в незнаемое. Надо сказать, что для каждой эпохи, в каждой области человеческой деятельности есть незнаемое, есть область поисков. По сей день некоторые разделы, например, химии не подчинены еще математическому анализу. Куда больше, чем нам бы хотелось, «незнаемого» в биологии человека, в медицинских науках. Мы лучше разбираемся в законах движения «неживой» материи, чем материи «живой».

Но значит ли это, что мы должны отказаться от намерения делать максимально точными наши знания в этих областях? В наших условиях техника, автоматизация и кибернетика несут человечеству невиданные до сих пор возможности высвобождения энергии для любых видов подлинного творчества, для познания мира. Не для создания «гомункулюсов» изучают ученые жизнь человеческого организма.

Кстати, и вторгаясь в литературу, математики делают это отнюдь не для того, чтобы создать писателям кибернетических конкурентов. Машина не будет писать книги. Математики не настолько бескорыстны. Они хотят опробовать кибернетику в разных областях для того, чтобы их устройства совершенствовать при освоении новых видов анализа.

Кому это нужно? Людям!

С точки зрения литературоведа...

Корнелий Зелинский

Поистине с каждым днем мы ощущаем ускорение исторического процесса. И не только в социальной области, но и во всех сферах человеческого творчества. Рождение кибернетики — этой науки сегодняшнего и завтрашнего дня — едва ли не самый выразительный пример совершающихся в науке перемен.

Новое часто воспринимается с трудом, не сразу занимает место в нашем сознании.

Прошло много десятилетий, прежде чем элементы математической логики, открытые Декартом, были развиты Лейбницем. Затем понадобилось чуть ли не три столетия, чтобы оценить значение математической логики, суметь применить ее в практике современного естествознания. Десятилетиями развивалось понимание теории относительности Эйнштейна. Но с каждым десятилетием происходит, я бы сказал, удивительное ускорение научного развития. Отношение к кибернетике у нас — едва ли не самый яркий пример. Как известно, еще 7—8 лет назад о кибернетике писались совсем нелепые вещи. Не буду их напоминать и цитировать. Но не прошло и десятилетия, как кибернетика широко вторглась во все области науки. Не только в такие, как физиология, но даже в гуманитарные науки, такие, как педагогика, психология, археология и т. п. А в новой Программе КПСС, принятой XXII съездом, говорится: «Получат широкое применение кибернетика, электронные счетно-решающие и управляющие устройства в производственных процессах промышленности... в научных исследованиях...».

Этот переворот в науке связан с развитием промышленности. С новой силой, большей чем во времена Канта и Лапласа, заговорили о том, что в каждой науке содержится столько науки, сколько содержится в ней математики.

Нильс Бор верно сказал: «Математику нельзя рассматривать как специальную область знания, базирующуюся на опыте. Она больше похожа на разновидность общего языка, приспособленную для выражения соотношений, которые либо невозможно, либо сложно излагать словами».  {117} 

Развитие математической логики (т. е. наиболее отчетливого вида формализованного мышления) теснейшим образом связано и с развитием счетно-вычислительных устройств. Достижения и открытия в этой области, применение счетно-решающих устройств, казалось бы, в самых неожиданных, далеко друг от друга отстоящих областях — все это разбудило умы не только философов, математиков, ученых, но и авторов научно-фантастических романов и читателей, вообще далеких от всего этого круга проблем.

Одни страшатся или пугают друг друга; другие отталкиваются; третьи стремятся представить себе, что будет, когда кибернетические машины войдут в обиход человеческой жизни. Академик Э. Кольман не без основания заметил, что консервативно мыслящие биологи, психологи, врачи, экономисты и люди других профессий страшатся кибернетики.

Ринулись в дискуссию о кибернетике и литературоведы. По правде говоря, я с некоторой опаской следил за своими собратьями по перу, подозревая, что мы, литературоведы, психологически не подготовлены к пониманию происходящей научной революции. Прежде всего литературоведение не сумело занять свои позиции, с которых нужно подходить к кибернетике. Вот, например, заявление доктора филологических наук Б. Бялика: «Меня тронуло сообщение академика А. Колмогорова, что в „ближайшие десятилетия” разумные существа будут размножаться обычным порядком. Все-таки легче».

Я рад за своего товарища. Рад, что ему в этом вопросе стало легче. Но согласитесь, что литературовед, который подходит к кибернетике со стороны права на размножение, ставит себя в невыгодное положение. Напрашивается на шутку. Но я, уважая работу Бялика, не буду дело превращать в шутку.

Однако это все очень далеко и от кибернетики, и от всякой науки вообще. Один инженер даже написал в газете, в статье «По-моему, ничего страшного»: «На таком же распутье стоит и кибернетика. Ее можно научить служить человеку и можно научить поработить человека».

Можно сказать, что все эти различные варианты, по-видимому, вызваны теми же «страхами», которые были когда-то, еще на заре развития кибернетики.  {118} 

Для того чтобы судить о какой-либо науке, нужно прежде всего ее знать и понимать ее терминологию. Зачем нам, литературоведам, прикидывать, опасна ли для нас кибернетика и т. п.? Задача заключается совсем в другом: предоставим слово ученым, решающим практические задачи своих наук, знающим свои предметы и рассуждающим о кибернетике со знанием дела и терминологии. В своей статье: «Да, это вполне серьезно!» академик С. Соболев пишет: «...В кибернетике машиной называют систему, способную совершать действия, ведущие к определенной цели. Значит, и живые существа, человек в частности, в этом смысле являются машинами». Машина здесь материалистический символ обусловленности, а вовсе не комбинация шестеренок и гаек. Мне близок пафос поисков этого ученого. Кстати, можно напомнить, что само представление о «человеке-машине» было с особенной охотой привлечено академиком И. П. Павловым в его полемике с теми, кто как черт ладана боялся применения экспериментальных методов в физиологии.

На недавнем всесоюзном совещании по кибернетике, которое проходило в Доме ученых, шла дискуссия специалистов о толковании самого термина «кибернетика». А мы, представители литературоведения, люди, совсем далекие от этого, начинаем с ученым видом знатоков рассуждать о том, чего» мы решительно не понимаем.

За последние годы мы столкнулись с рядом примеров проникновения математической логики и кибернетики, теории вероятностей и статистики в такие области, которые, казалось бы, совсем далеки от математики, как области права, языкознания, педагогики, истории. Вместо того чтобы изучить эти примеры, постараться понять их, мы или просто отталкиваемся, или занимаемся фельетонным остроумничанием.

Вот несколько примеров использования кибернетических методов в гуманитарных областях. В мире царствуют и количество, и качество. Но возьмем любой текст — в нем мы найдем не только то, что можно постигать средствами проникновения в качество, в суть вещей. В каждом тексте можно найти материал, который поддается количественному методу исследования и может быть подвергнут количественной обработке. Она в свою очередь может подвести человека к смысловым качественным выводам. Например, с помощью машины можно подсчитать количество тех или  {119}  иных эпитетов у Гоголя. Андрей Белый делал это, разнося эпитеты Гоголя на карточки, и потратил на это годы. Машина могла бы это сделать за несколько минут. Предпочтение, оказываемое тем или иным писателем, например Пушкиным, Лермонтовым, Лесковым, тому или иному словарю, можно анализировать при помощи машинной техники с большой быстротой.

Для характеристики стиля требуются сравнения. Статистические и вероятностные методы здесь могут оказать литературоведению большую услугу. Еще десять лет назад в Гарвардском университете с помощью электронно-вычислительной машины «Марк» были сопоставлены 311 наиболее древних списков Нового завета, с тем чтобы установить его первоначальный текст. Это дало свои положительные результаты еще до открытия знаменитых Кумранских рукописей. В Новосибирске количественными методами изучались тексты загадочного языка майя.

Казалось бы, каждый исторический факт представляет собою выражение чего-то единственного, неповторимого, однажды случившегося в прошлом. И однако, молодой историк Б. Устинов успешно доказал, что даже здесь могут быть применены методы количественной обработки. Для этой цели В. Устинов не пустился в полемику с математиками. В своей статье «О применении электронных математических машин в исторической науке» («Вопросы истории», № 8, 1961) он впервые рассказал, каким путем он шел. Как известно, в любом тексте содержится информация, которая, кстати, является основой кибернетики, как и понятие неопределенности. Информация есть своего рода враг неопределенности, а неопределенность в свою очередь есть величина, зависящая от вероятности. В. Устинов следующим образом сформулировал свою методику: «Методика решения подобных задач с помощью электронных математических машин состоит из трех основных этапов: 1. Запись информации в форме, удобной для обработки на электронных математических машинах. 2. Обработка информации на машинах с целью выявления характерных особенностей и общих закономерностей, отражающих внутренние и внешние связи отдельных компонентов объекта исследования. 3. Оценка достоверности выдвинутых гипотез по принятым критериям и воссоздание полной картины исследуемого объекта. На последнем этапе исследования  {120}  основная часть работы носит творческий характер и выполняется человеком. Но в отдельных случаях, в сочетании с трудом человека, здесь также можно эффективно использовать электронные математические машины и тем самым существенно облегчить работу исследователя. Схема такого процесса исследования получила название «человек — машина»; при этом наиболее важная часть работы выполняется ученым, а электронная математическая машина используется как инструмент исследования. К подобному классу задач относятся многие проблемы различных областей наук, где необходимо по разрозненной и зачастую неполной информации выявить общие закономерности и воссоздать полную картину объекта исследования...

Таких задач довольно много и в исторических исследованиях. В подавляющем большинстве случаев труд историка именно в том и состоит, чтобы собрать разрозненную информацию по различным источникам и записать ее в форме, удобной для дальнейшего исследования (запомнить, отметить по тексту, выписать на карточки и т. п.), классифицировать и провести ее разбор с целью выявления особенностей и общих характерных черт и, оценив результаты анализа, сформулировать концепцию, отражающую ход того или иного процесса общественного развития. Можно указать на ряд областей исторических исследований, в которых, исходя из уровня современного развития электронных вычислительных машин, существуют условия аффективного их применения для решения задач указанного выше класса».

Недавно молодой ученый защитил диссертацию на эту тему на Ученом совете при Новосибирском государственном университете. В защите участвовали не только историки, но и математики во главе с академиком С. Соболевым. Что же общего у историков и математиков? Именно это и показал В. Устинов. В заметке, помещенной в «Правде» по поводу защиты этой диссертации, говорилось: «Выступивший на заседании Ученого совета лауреат Государственной премии профессор А. П. Окладников сказал:

— Мы присутствуем, при историческом факте, стоим у истока блестящего опыта. Приятно, что он сделан в нашей стране».

Литературовед также сталкивается, анализируя художественный текст, с подобного рода показателями. В художественном  {121}  произведении мы также вправе различить информацию, вероятность, неопределенность. Здесь также возникает проблема наблюдения и целый ряд подобного рода проблем, позволяющих нам применить и общефилософские, и количественные методы исследования.

Разумеется, было бы нелепо преувеличивать сегодняшние возможности применения кибернетической методики в литературоведении, но и совсем отрицать возможность применения такой методики также было бы нелепо. Мы стоим пока что только на пороге кибернетического анализа работы развитого человеческого сознания в его взаимодействии с подсознательной сферой. И, как справедливо заметил академик А. Колмогоров в своем докладе «Жизнь и мышление с точки зрения кибернетики», «в развитом сознании современного человека аппарат формального мышления не занимает центрального положения. Это скорее некоторое «вспомогательное вычислительное устройство», запускаемое в ход по мере надобности... В некибернетической литературе формальный анализ художественного творчества уже давно достиг высокого уровня. Внесение в эти исследования идей теории информации и кибернетики может принести большую пользу. Но реальное продвижение в этом направлении требует существенного повышения уровня гуманитарных интересов и знаний в среде работников в области кибернетики. Повышение это вообще необходимо, если ставить всерьез задачу понимания с позиций кибернетики действительной сложности психической жизни человека».

Некоторые литературоведы усматривают даже своего рода принижение высших форм человеческой деятельности, выраженных в художественных образах, когда заговаривают о применении к анализу их, например, теории информации. История науки показывает, что такие заблуждения были и в прошлом. Многие люди, например, с трудом воспринимали дарвинизм. Они не могли себе представить, что человек эволюционно произошел от обезьяны. Сейчас такое же возмущение вызывают у иных людей попытки ввести математические методы, исследования в мир гуманитарных наук. Повторяю, мы только в самом начале этих экспериментов, но почему мы так боимся их?

Всякий знает, что литература связана с обучением и широко используется как воспитательное средство. На  {122}  недавнем совещании по кибернетике в Доме ученых Л. Ланда показал, как можно применять методы кибернетики к обучению. Он пришел к выводу, что принципиальным недостатком современного обучения является то, что оно идет как процесс с плохой обратной связью. Мне кажется, что это относится и к литературе. Мы, литературоведы, совсем не исследуем и общую, и специальную литературоведческую литературу о точки зрения, образно говоря, обратной связи, иначе, с точки зрения воздействия на читателя. Л. Ланда демонстрировал кибернетическое устройство, которое проектируется для обучения учащихся умению распознавать грамматические явления и выработке грамматических навыков. Оно основано на пооперационном методе. Ученый особо подчеркнул, что применение обучающих машин отнюдь не приводит к вытеснению учителя из педагогического процесса,— изменяется лишь его функция.

В сборнике «Кибернетику на службу коммунизму» (под редакцией академика А. И. Берга, 1961 г.) помещена статья В. В. Иванова и С. К. Шаумяна «Лингвистические проблемы кибернетики и структурная лингвистика». В этой статье, полной мысли и тонких наблюдений, содержится также много весьма поучительного для нас, литературоведов.

Это все новые идеи, от которых, к сожалению, далеко наше литературоведение.

Конечно, трудно заранее предположить, во что могут вылиться попытки применения кибернетических методов и понятий при анализе художественных образов. Задачи, которые стоят перед литературоведом-марксистом, чересчур велики, утонченны и многообразны, чтобы их можно было решить при помощи лишь одного формализованного мышления.

Но я уверен, что кибернетическая методика даст нам не только подсобный материал, но и откроет новые аспекты, как она их открыла во многих других областях науки.

Литературоведение в этом смысле у нас во многом складывается «по старинке», в описательном духе. Это связано, мне кажется, с неправильной подготовкой кадров литературоведов.

Наилучшим видом литературоведения у нас считалось информационное сопоставление одного материала с другим. Я всецело за то, чтобы складывался новый тип ученого.  {123}  Новый тип ученого в литературоведении сложится тогда, когда и в этой области повеет ветром молодости, смелости, отсутствия самовлюбленности и самолюбования. А если все мы будем довольны собою, как довольны Сейчас, то, конечно, ничего хорошего не получится. И тогда действительно мы будем волноваться только одной «идеей»: чтобы нам оставили возможность жить, как мы жили.

ПРАКТИЧЕСКИЕ ДЕЛА
КИБЕРНЕТИЧЕСКИХ
МАШИН

Экономика и электронная техника

Академик В. Немчинов

Наш век можно по праву назвать веком электроники. Ныне эта новая отрасль науки и техники приобретает решающее значение в техническом прогрессе. Электронные цифровые машины и разнообразные кибернетические устройства по дистанционному управлению производством представляют собой крупнейшие достижения человеческой мысли.

В Программе КПСС говорится, что кибернетика, электронные счетно-решающие и управляющие устройства получат широкое применение «в производственных процессах промышленности, строительной индустрии и транспорта, в научных исследованиях, в плановых и проектно-конструкторских расчетах, в сфере учета и управления». Одновременно с системой научных вычислительных центров при академиях наук и вузах ныне создается новая мощная сеть вычислительных центров при плановых и хозяйственных органах отдельных промышленных предприятий. Эти вычислительные центры будут связаны в Единой системе планирования, учета и оперативного управления народным хозяйством страны, подобно Единой энергетической системе.

Счетно-вычислительная техника интенсивно используется сейчас и в зарубежных странах. Так, электротехнический концерн «Сильвания» (США) централизовал весь учет, включая и расчеты по заработной плате, во всех своих 118 предприятиях и организациях, расположенных  {126}  более чем в 60 различных пунктах страны. По линии абонентского телеграфа вычислительному центру концерна передается вся первичная информация, которая поступает непосредственно на входные устройства электронной машины «Юнивак». После машинной обработки сводные и отчетные документы — ведомости на заработную плату, балансы, сводки и отчеты — передаются руководству концерна, а также по телеграфу на предприятия.

Во время посещения Н. С. Хрущевым завода вычислительных машин в Сан-Франциско была продемонстрирована машина «Раммак», выдающая в течение нескольких секунд письменные справки о состоянии производства на данный момент и об изменении запасов по любой детали. Справка включает разнообразные сведения, например о наличии деталей на начало смены и на данный момент как на рабочих местах, так и на складах, о количестве изготовленных деталей и их фактическом расходе на сборку (с начала смены) и т. д.

В странах капитала применение электронно-счетных машин для производственных целей ограничено рамками концернов, трестов и фирм. В условиях же планового социалистического хозяйства открываются колоссальные возможности использования этой техники в народнохозяйственном планировании. Наша плановая система хозяйства позволяет более широко использовать электронные машины при выработке перспективных и текущих плановых расчетов как в центре, так и на местах — в совнархозах и на предприятиях.

Внедрение электронной техники в процессы обработки, передачи и хранения разнообразной экономической и плановой информации приведет к совершенствованию систем мы руководства социалистическим производством. Предстоит перестройка всей отчетной и плановой документации, потребуется рационализировать и соответствующие потоки информации. Ведь электронные машины не приспособлены к обработке разрозненных учетных данных.

Счетно-решающая техника «понимает» только математический язык. Неопределенные и расплывчатые понятия и категории не могут быть переданы на ее входные устройства. Поэтому экономисты и плановики обязаны доводить определение экономических показателей и категорий до такой степени точности, чтобы они получили строгую математическую форму и количественную определенность.  {127}  Создается возможность резко повысить коэффициент полезного использования отчетной и плановой информации, ибо машины способны всесторонне обрабатывать полученную информацию, сводить ее в различные группы, подытоживать в разнообразных направлениях. В результате одна и та же первичная информация может стать источником материалов, удовлетворяющих различные потребности как планового, так и оперативного руководства.

В плановом хозяйстве огромное значение приобретает система различных нормативов, в том числе норм выработки и выпуска продукции, расхода сырья, топлива, энергии, рабочего времени. Техническая документация — естественный источник подавляющей части нормативов. Большинство этих норм фиксируется в технических чертежах, схемах технологического процесса, маршрутных картах и т. д. Такие технологические данные можно перенести на перфораторные карты. В результате обработки этих данных на электронно-счетных машинах они могут быть сгруппированы в более сложную систему нормативов, необходимых для планомерного руководства на различных уровнях, начиная с цеховых мастеров. На каждом из этих уровней руководства объем и содержание показателей меняются. Не все сводные производственные и плановые показатели могут быть получены на основе укрупнения и соответствующего последовательного «взвешивания» первичных технологических норм.

В этом нас убеждает опыт изучения потоков производственной информации. Работы Лаборатории экономико-математических методов Академии наук СССР, в частности, показывают, что на основе системы так называемых матричных техпромфинпланов можно обеспечить взаимоувязанный и сбалансированный поток плановой информации по всей производственной цепи: цех — предприятие — отраслевое управление совнархоза — совнархоз — Госплан союзной республики — Госплан СССР. Современные же техпромфинпланы, содержащие информацию, насчитывающую до 10 тысяч показателей, совершенно не в состоянии обеспечить выполнение такой задачи.

Большое значение имеет вычислительная техника и для рационализации проектных и плановых расчетов. Они настолько сложны и обширны, что обычно оказывается возможным проработать лишь какой-либо один вариант проекта или плана. Электронные же машины позволяют  {128}  осуществлять многовариантные экономические и технические, проектные и плановые расчеты. Применяя одновременно методы математического программирования, можно выбрать оптимальный вариант плана, т. е. такой, который удовлетворяет определенным экономическим критериям, например обеспечивает максимальный выход продукции с единицы оборудования при минимальных эксплуатационных и капитальных затратах.

Бот несколько конкретных примеров применения счетно-решающей техники при выборе оптимального варианта плана. В Институте электронных управляющих машин были проанализированы в масштабе всей страны разные схемы перевозки угля между 30 совнархозами-производителями и 98 совнархозами-потребителями. Составление более ста последовательно улучшающихся схем перевозок позволило отобрать наивыгоднейший вариант решения этой задачи. Аналогичные задачи по производству и перевозке различной продукции решены в Белорусской ССР.

В ряде вычислительных центров проведены расчеты многих вариантов проектов новых мостов через реки. Таким же способом осуществлены расчеты эстакады Братской ГЭС, что дало существенную экономию средств. По ряду нефтяных месторождений при детальном вариантном расчете намечающихся к «строительству скважин достигнута весьма существенная экономия без какого-либо снижения выхода нефти. Например, первоначально проектируемое число скважин в результате отбора оптимального варианта было сокращено в ряде проектов на 40%.

Огромное значение приобретает внедрение электронной техники и в сферу народнохозяйственного планирования. В свое время вычислительный центр и Научно-исследовательский экономический институт составили общесоюзный годовой плановый сводный материальный баланс производства и распределения продукции (по 450 наименованиям продуктов). Госплан Белорусской ССР по методике Лаборатории экономико-математических методов Академии наук СССР составляет модель планового хозяйства республики. Для этой цели используются матричные техпромфинпланы и сметы производства промышленных и других предприятий и учреждений Белоруссии. Это позволит совершенствовать планирование и выявить оптимальную отраслевую и заводскую структуру производства.  {129} 

Таким путем мы можем изменить порядок планирования совокупного общественного продукта, а именно — начинать с планирования конечного продукта, реализуемого в фонде потребления населением и в фонде накопления, а затем уже на этой основе определять валовой продукт. Раскрывается возможность составить единый, взаимоувязанный межотраслевой баланс производства и распределения продукции и сводный материальный баланс по многим товарам.

В настоящее время ведутся поисковые исследования с целью построить на основе таких плановых балансов экономико-математические модели планового хозяйства, взаимосвязи которого были бы выражены в виде математических зависимостей. Задача заключается в том, чтобы создать экономико-математические модели, позволяющие вводить в электронную машину основные показатели плана, а затем на основе специальных программ и алгоритмов вычислений прослеживать весь ход выполнения плана (в месячном или годовом разрезе). Таким образом, открывается возможность детально прослеживать экономические связи, складывающиеся между народнохозяйственными уровнями, темпами и пропорциями развития производства, а также выявлять «узкие места», прослеживать недостатки и преимущества различных вариантов плана. При помощи электронной техники в короткие сроки можно проводить сравнение десятков и сотен различных вариантов плана и выбирать самые выгодные пути достижения данной народнохозяйственной цели.

В системе моделей планового хозяйства особый интерес представляет такой плановый баланс, в котором выделены все отрасли народного хозяйства, а по важнейшим ключевым отраслям показаны и главнейшие технологические способы производства, различающиеся между собой по уровню и структуре себестоимости и удельным капитальным вложениям. Такой детальный плановый баланс позволит отобрать наилучшие оптимальные технологические варианты выполнения плановых и проектных решений.

Сейчас проводятся исследования по выработке таких межотраслевых и межрайонных плановых балансов, в которых полностью учитывались бы планы, составленные предприятиями и совнархозами. При современных способах составления техпромфинпланов подобная увязка  {130}  совершенно невозможна. Однако на основе применения электронной техники методом последовательного приближения и оптимального программирования можно на базе низовых планов получить единый общесоюзный плановый баланс, учитывающий местные ресурсы.

Серьезные проблемы стоят и перед конструкторами машин. Необходимо создать специальные электронные вычислительные и информационные машины, наиболее приспособленные к решению народнохозяйственных задач и обладающие высокой надежностью и большой «памятью». Конструкторам следует иметь в виду, что в нашей стране будет создана большая сеть вычислительных центров для обработки всей системы технической, оперативной и плановой информации. Крупнейшие промышленные и транспортные предприятия будут обрабатывать свою производственную, финансовую и плановую информацию в собственных вычислительных центрах, а остальные предприятия — на кустовых машинно-счетных станциях. Система советских банков и торговых предприятий также перейдет на электронную технику управления и планирования.

Необходимо совершенствовать планомерное руководство общественным производством на базе электронной техники. Но это, в свою очередь, неизбежно приведет к кардинальной реорганизации всей системы народнохозяйственного учета и планирования. При этом нельзя допускать такое ненормальное положение, когда подготовка данных для машин требует в сотни и даже в тысячи раз большего труда и времени, чем сам процесс их обработки на машине.

Для более быстрого и широкого внедрения электронной техники и ее рационального использования необходимо ускорить подготовку специалистов трех типов: экономистов, владеющих математическими методами и знакомых с электронной техникой, математиков, владеющих методами экономического исследования, и инженеров по конструированию и эксплуатации электронных машин.

Внедрение электронной техники в планирование и экономические расчеты предъявляет новые требования и к плановым работникам. Передача плановых и проектных расчетов на электронные машины потребует от них умения по-новому формулировать плановые и  {131}  проектно-конструкторские задачи. С другой стороны, получая от электронно-вычислительного центра разнообразные варианты плановых решений (с оценкой их оптимальности с точки зрения различных экономических критериев), плановики должны уметь принимать правильные решения с учетом результатов всех плановых и технико-экономических расчетов.

Использование электронно-счетной техники сможет значительно повысить уровень и качество плановой и отчетной информации, а также улучшить всю систему плановых расчетов в такой степени, которая в полной мере будет соответствовать потребностям строительства коммунистического общества.

Точность, а не интуиция

Профессор Н. Амосов

В наш век трудно строить прогнозы в науке. Действительность на каждом шагу обгоняет самые смелые предположения. И все же пофантазируем: представим себе, как будет выглядеть медицина лет через десять — двадцать.

Человек заболел и обратился в больницу. После кратких расспросов врача производится всестороннее исследование с применением целой серии специальных приборов и аппаратов.

Рентгеновские установки с электронным усилением снимают на кинопленку скелет, легкие, сердце. Ультразвуком прощупываются органы, прозрачные для рентгеновских лучей. Многочисленные датчики записывают биотоки различных органов. Аппараты производят исследования крови и других жидкостей. Обследование не причиняет больному никакой боли, потому что производится под легким электрическим наркозом.

Огромная информация поступает в сложные диагностические машины, которые анализируют ее и представляют врачу данные о работе всех основных органов. Они же определяют признаки болезни, выдают наиболее вероятные диагнозы, дают рекомендации дальнейшему исследованию и даже лечению. При желании врач может получить «первичную документацию» — снимки, кривые,  {132}  анализы и посмотреть их сам. Информационная машина выдает ему любые сведения.

В лечении больного будут господствовать два метода: химия и электрические и электромагнитные воздействия. Деятельность каждого органа связана со специфическими химическими веществами. Химия раскроет их, создаст огромный арсенал синтетических средств, которые будут избирательно влиять на любой орган.

Небольшая статья не позволяет мне фантазировать дальше. Одно могу сказать: все это будет возможно только при условии широкого применения кибернетических методов в медицине.

Последнее время о кибернетике говорят очень много. Достаточно писалось и о применении ее в медицине. К сожалению, часто кибернетику понимают примитивно, сводя ее к электронным машинам, которые играют в шахматы, пишут стихи или даже ставят диагнозы.

Кибернетика имеет два направления: теоретическое и прикладное. Последнее — это и есть различные управляющие машины, хуже или лучше заменяющие человека.

Мне хочется подчеркнуть ее первое, теоретическое направление. Кибернетика — это наука об общих законах управления и связи в естественных и искусственных системах. Кибернетический подход основал на использовании количественных методов в определении качественных закономерностей.

В любую науку кибернетика вводит понятие количества, числа. Она требует точности. Мало описать процесс в расплывчатых выражениях, подменяя недостаток знаний общими рассуждениями о качественных особенностях. Нужно их измерить, установить математические закономерности.

На это обычно возражают, что есть очень сложные процессы с массой зависимостей, не поддающиеся точному учету. Однако кибернетика как раз и рассматривает очень сложные системы, в которых господствуют статистические, вероятностные законы.

Обратимся к медицине. Часто говорят, что медицина — наука неточная. Как это ни странно, медицина действительно не имеет своей обобщающей теории. Периодически ее потрясают увлечения: сегодня все болезни объясняются воздействием микробов, завтра — нарушениями в деятельности желез внутренней секреции, послезавтра признают  {133}  только кору больших полушарий или ретикулярную формацию ствола мозга. В действительности же имеют значение все эти факторы и, может быть, еще многое другое.

Однако одним признанием этого положения дело не изменишь. Настала пора определить количественные законы в регулировании здорового и больного организма, установить удельный вес влияния на организм всех этих факторов при различных стадиях болезней. Это сложно. Но кибернетика тут может помочь.

В основу теории медицины, мне кажется, нужно поставить деятельность регулирующих систем организма (нервную и эндокринную) и применить к их анализу методы кибернетики, накопившей большой опыт в создании и исследовании регулирующих систем. Инженеры и математики могут и должны помочь в этом врачам.

К заболеванию нужно подходить как к процессу, развивающемуся во времени и пространстве, в котором сочетаются реакции защиты и распространения (прогрессирования). Задача ученых состоит в том, чтобы описать эти реакции и вычислить (числом!) их скорости на различных этапах заболевания, так как ими определяются течение и исход болезни. В будущем эти расчеты должны быть введены в практику врачей. Вот тогда-то лечение будет точным, как налаживание искусственной системы. Возможно, что эти расчеты будут сложны и потребуют применения вычислительных машин.

Большую помощь в изучении нормы и патологии, т. е. отклонений от нормы, может оказать моделирование. Электронные устройства способны отображать динамику деятельности того или иного органа в определенных пределах и тем самым помочь познать ее сущность. Пользуясь моделью, можно построить математическую теорию физиологического процесса, к которой всегда нужно стремиться, если думать о приближении медицины к точным наукам.

Для кибернетики важнейшей областью исследования является физиология нервной системы и особенно головного мозга. Дело в том, что техника стоит на пути создания модели нервной клетки, которая обладала бы ее качествами — возбуждением, торможением, суммацией, рефрактерностью и прочее. Размеры таких искусственных «нейронов» постепенно уменьшаются, и это позволяет собирать из них все более сложные «нервные сети». В перспективе — создание устройств, обладающих многими  {134}  качествами мозга, сложных самоорганизующихся и самообучающихся систем с большой памятью и широким диапазоном восприятия и переработки информации.

Конечно, человек может придумать искусственный мозг, не зная структуры естественного, и создать новую искусственную высшую нервную деятельность. Проще говоря, ученые предложат такие схемы соединения «нейронов», которые будут успешно решать те же задачи, которые сейчас решает человек с высоким интеллектом. В этом отношении нет необходимости повторять мозг, чтобы получить тот же конечный эффект. Наши предки не стали делать экипажи на ходулях, а изобрели колесо, которое оказалось гораздо удобнее для передвижения, чем ноги. Но тем не менее познать структуру и функцию мозга, чтобы воссоздать ее в технике,— очень заманчиво, так как пока все электронные машины не идут с ними ни в какое сравнение по эффективности работы.

Сейчас нужна гипотеза о механизмах мышления, которая помогла бы ставить целенаправленные исследования и добиваться понимания физиологии высшей нервной деятельности не в общих чертах, как было до сих пор, а конкретно. Эта задача нейрофизиологов касается кибернетики и должна решаться совместно с математиками и инженерами. В выигрыше будут все: «чистая» физиологическая наука получит новые возможности, а техника — новые принципы построения обучающихся регулирующих систем.

Прикладное направление кибернетики призвано оснастить медицину новой аппаратурой, не только облегчающей труд врача, но и выполняющей соответствующую работу быстрее и точнее его. Такая аппаратура должна сочетать в себе современные методы измерений и регистрации с логическими устройствами, анализирующими полученные результаты.

В связи с этим придется коснуться основного принципиального вопроса: основан ли труд врача на строгом расчете или это искусство, в котором преобладают такие туманные понятия, как интуиция?

Я не верю в интуицию. Хорошее инструментальное обследование, наглядно (количественно!) показывающее деятельность важнейших органов, дает для диагноза гораздо больше, чем какие-то едва уловимые черты внешнего вида Или поведения больного, которыми часто руководствовались  {135}  старые врачи. Еще в большей степени это относится к назначению лечения — здесь нужны точные данные о состоянии больного и о действии различных лекарств. Выбор и доза решаются расчетом, а не интуицией. Значит, и здесь машина может конкурировать с врачом.

Таким образом, вопрос о том, может ли машина заменить врача, на мой взгляд нужно решить положительно. Когда? Не сейчас. Современные вычислительные машины обладают слишком малым объемом оперативной памяти, чтобы соревноваться с человеком. Однако они быстро прогрессируют. Поэтому работать над диагностическими машинами нужно уже теперь.

Можно наметить несколько типов диагностических машин:

маленькие автоматы, предназначенные для выполнения технической работы, вроде анализов крови;

простые машины релейного типа для узкого круга заболеваний, которые по признакам, найденным врачом, могут указать наиболее вероятные диагнозы, машины-дешифраторы, предназначенные для расшифровки кривых;

полная диагностическая машина, которая сама собирает информацию — записывает ряд кривых, сама их расшифровывает, находит признаки болезни и, обрабатывая их по заложенной программе, выдает вероятные диагнозы и рекомендации к дополнительным исследованиям. Логическая часть такой машины целиком отражает логическую программу хорошего врача, дополненную большими статистическими материалами, позволяющими оценить вероятность диагноза при различных сочетаниях признаков.

Кроме машин для диагноза, уже сейчас создаются своеобразные автоматы для лечения. Это, например, следящие системы. По такому типу строят автоматические наркозные аппараты и электрические стимуляторы сердца: аппарат следит за электрокардиограммой и в момент резкого замедления ритма включает электрический стимулятор, который подает импульсы тока на сердце и навязывает ему свой ритм сокращений.

В нескольких словах нужно остановиться на протезировании. Прежние представления о протезе устарели. Новейшая техника дает возможность создавать работающие протезы, управляемые нормальными импульсами, идущими от мозга. Это касается не только протезов конечностей. Есть надежда, что можно создать протезы внутренних  {136}  органов, например сердца, а в более отдаленном будущем, возможно,— легких и почек. Правда, эти задачи очень сложны, но нельзя назвать их принципиально неразрешимыми.

Разумеется, гораздо проще заменить орган другим, взятым от трупа или от животного. Но, к сожалению, проблема биологической совместимости тканей пока не решена. Неизвестно, что реальнее — создание искусственных органов или пересадка естественных. В обоих направлениях нужно работать, так как в будущем, видимо, будут использованы оба пути.

Проблемы биологической кибернетики трудны, но важны. Работа над ними не обещает быстрого экономического эффекта, но создает основу для гигантского скачка науки и техники в будущем. Можно определенно заявить, что прогресс медицины и биологии прямо зависит от их связи с кибернетикой. Только пройдя через это, медицина станет точной наукой, а следовательно, обретет неограниченные возможности.

Простой перечень задач биологической кибернетики показывает, что в их решении должны участвовать биологи, врачи, инженеры и математики. Значение каждого различно на разных этапах, но обязательно взаимопонимание, проникновение в идею. Нужно, чтобы биологи знали элементы техники и математики, а те в свою очередь знали биологию. Создание такого коллектива — самое трудное дело, оно требует времени и специальной работы — лекций, семинаров, бесед и, главное, желания. Вторая трудность — большой объем технической работы, поскольку кибернетика неразрывно связана с новой аппаратурой.

К сожалению, почти вся биологическая кибернетика — еще в будущем. Количество сделанного ничтожно мало по сравнению с задачами.

Люди и машины за шахматной доской

Доктор технических наук, гроссмейстер М. Ботвинник

Что такое шахматы? Это старый вопрос, на который некоторые предпочитают давать остроумные, но бессодержательные ответы, другие осторожности ради делают из  {137}  определения шахмат нечто вроде винегрета: шахматы — это и игра, и искусство, и наука.

Разумеется, такие определения не могут удовлетворить исследователя. На этот вопрос надо дать точный ответ. Можно определенно утверждать, что шахматы не являются наукой. Наука обязательно должна изучать законы природы, общества или мышления, а шахматы всего лишь исторически сложившаяся условная схема. Научный элемент в шахматах, конечно, есть, но он играет такую же подчиненную роль, как в искусстве и, пожалуй, в спорте. Но никто же не будет утверждать, что легкая атлетика — это наука только потому, что бегун готовится к соревнованиям, основываясь на выводах спортивной медицины. Шахматы могут быть либо игрой, либо искусством. Несколько забегая вперед, скажем, что шахматы всегда являются игрой, а ранее они были только игрой. Однако, когда люди постепенно стали глубже понимать шахматы, научились ценить их красоту, когда стали появляться шахматные партии, от которых на протяжении десятилетий шахматисты получали эстетическое удовлетворение, шахматы перестали быть только игрой.

Кратко можно сказать так: шахматист всегда играет в шахматы, но он создает произведение искусства тогда и только тогда, когда сыгранная им партия долго живет.

Поэтому шахматы всегда игра, которая иногда становится искусством.

Карл Маркс писал, что «предмет искусства... создает публику, понимающую искусство и способную наслаждаться красотой». Легко понять, что шахматы удовлетворяют этому требованию.

Ясно, что у шахмат есть своя публика, которая ценит красивые шахматные произведения.

Искусство непременно должно отображать действительность в специфических художественных образах. Именно поэтому специалисты-искусствоведы только пожимали плечами, когда им говорили, что шахматы являются искусством. «Позвольте,— отвечают они,— какое же это искусство? Какую действительность, какую реальность отображают шахматы? Разве не известно, что шахматы — это только схема, выдуманная человеком?»

Мне кажется все же, что эти весьма распространенные заблуждения объясняются лишь поверхностным подходом к делу. Мы видим доску, шахматные фигуры, условную  {138}  схему, и нам кажется, что это и является содержанием шахмат. С таким же успехом можно утверждать, что скрипка и смычок являются музыкой. Абсурдность такого утверждения не вызывает сомнений.

В шахматах ценитель восхищается творческой, логической стороной мышления человека и в форме специфических художественных шахматных образов получает представление о нем.

По шахматным партиям мы судим о характере мастера, его специфических шахматных способностях, остроумии и изобретательности, о фантазии и глубине его мысли, настойчивости и энергии. Это и доставляет через посредство шахматных образов эстетическое наслаждение шахматисту-ценителю, когда он следит за интересной партией или решает хороший этюд. Строгость, законченность и сила логических построений, заключенных в содержательной партии, и вызывают ощущение красоты шахмат, эмоции, которые знакомы каждому шахматисту. Восхищаясь шахматными произведениями, шахматист тем самым восхищается мышлением человека.

Итак, шахматы — это искусство и расчет... Расчет вполне доступен и машине. А искусство? Доступно ли оно машине? Можно ли создать вычислительное устройство, хорошо играющее в шахматы, возможна ли успешная борьба машины-гроссмейстера с человеком-гроссмейстером?

«Отец кибернетики» Норберт Винер дает на этот вопрос отрицательный ответ. К этому мнению надо, разумеется, отнестись более чем внимательно.

Недавно мне пришлось слышать заявление Михаила Таля о том, что такую машину создать невозможно. Но это мнению основывалось на интуиции, и автор заявления — лицо «заинтересованное».

Крупный советский специалист в области кибернетических машин как-то заявил, что машину-шахматиста в принципе можно было бы сделать, но размер этой машины был бы соизмерим с новым зданием университета в Москве.

В чем же дело? Почему человек научился создавать машины, быстро решающие сложнейшие математические задачи, и в то же время так трудно создать машину-шахматиста?

Ведь с помощью вычислительных машин работа исследователей стала значительно легче. Как мучились  {139}  инженеры еще 25 лет назад! Мне пришлось еще студентом участвовать в решении задачи об устойчивости проектировавшейся тогда энергетической системы Белоруссии. Решалась эта задача при помощи приближенных вычислений около трех месяцев. В наши же дни без помощи людей машина решает такие задачи в течение минут и часов. Но все же эти задачи надо считать узкими. Исторически так сложилось, что люди создали первыми машины для решения именно таких задач.

Теперь, когда речь идет о том, чтобы создать машину, способную решать широкие задачи, в частности способную хорошо играть в шахматы, выяснилось, что для точного решения широкой задачи требуется машина громадных размеров, которой нужно высчитывать такое количество вариантов, что она оказывается «в цейтноте» уже после второго хода. Десятиходовая задача с четырьмя фигурами — король и ладья против короля и ладьи — потребует три квадрильона операций! Даже машина, совершающая миллион операций в секунду, будет решать эту задачу бесконечно долго.

Пришлось несколько сузить задачу. Стали делать машины для решения двух- и трехходовых задач или уменьшать размеры шахматной доски, но это уже не решение проблемы.

В чем же причина того, что машина тратит так много времени?

Сделаем сейчас некоторое отступление и рассмотрим процесс мышления шахматиста. Каждый из нас знает, что никогда шахматист не может рассчитать вое возможные варианты, он рассматривает примерно два-четыре хода. Определяет эти ходы он интуитивно, на основании опыта и т. п. Если учесть, что в среднем партия состоит примерно из сорока ходов, то за партию шахматист должен проанализировать примерно 100 первых ходов.

Какие же это 100 ходов? В этом и состоит секрет силы шахматиста, если откинуть все остальное, что связано с практической формой шахмат. Бывает так, что 99 ходов в партии партнеры рассмотрели одинаковые, а вот в сотом ходе они разошлись, и победил более проницательный.

Разумеется, шахматист в процессе расчета в общей сложности во время партии рассматривает не 100 ходов, а несравненно больше. Если в среднем вариант рассматривается хода на два-три, то и тогда цифра анализируемых  {140}  ходов получается достаточно внушительной. Повторим, что цифра 100 относится лишь к первому ходу анализа.

Следует еще учесть, что шахматист во время расчетов не видит всей доски с 64 полями. Это существенно облегчает анализ во время партии. Одновременно шахматист имеет в поле зрения, скажем, полей 8—16, т. е. задача анализа облегчается.

Надо отметить также, что на некоторые фигуры шахматист не обращает внимания. Из общего числа 25—30 фигур в расчете участвуют 3—6 фигур. Это еще одно облегчение.

Таким образом, во время партии шахматист анализирует передвижение ограниченного количества фигур на ограниченном участке доски, анализирует передвижение лишь тех фигур, которые непосредственно участвуют в столкновении, и лишь на тех полях, где эти столкновения возможны. Иначе говоря, он рассматривает только те фигуры, что взаимодействуют с неприятельскими, и только те поля, где это взаимодействие возможно.

Но как проверить, правильно ли выбраны эти фигуры и поля? Для этого есть, пожалуй, один способ, думаю, им стараются пользоваться все мастера. Назовем этот метод условно «методом проверки или последовательных приближений». Мастер выбирает ход, анализирует его; если в процессе анализа включаются в игру новые фигуры и новые поля, то собранная информация используется при повторном рассмотрении и т. п. Анализ, повторенный несколько раз, позволяет с достаточной (или — увы! — с недостаточной) точностью определить эти взаимодействующие фигуры и поля, и тогда уже расчет производится начисто.

Теперь уже вы, наверное, догадались, почему не совсем прав Норберт Винер. Создатели вычислительных машин до сих пор делали точные машины, и они собирались сделать точную машину-шахматиста; к сожалению, такая машина, машина-сверхшахматист, вряд ли возможна. Но не следует ли поставить другую задачу — создания машины, которая думала бы так же несовершенно, как и шахматист, ошибалась бы так же, как и простые смертные гроссмейстеры? Тогда задача облегчается, вероятно, в миллионы раз в отношении расчета вариантов и становится практически разрешимой уже для сегодняшней техники.  {141} 

Иначе говоря, мы будем терпеть неудачи до тех пор, пока будем пытаться создать машину-сверхшахматиста. Думаю, что задача станет разрешимой, если мы будем пытаться создать машину «по образу и подобию своему».

Конечно, здесь возникают большие трудности с программированием такой машины. Как можно научить машину анализировать «по-человечески», если мы сами точно не знаем, как анализирует шахматист, как мы сами это делаем? И не узнаем до тех пор, пока не начнем работать над созданием таких машин. Нам пока ведь просто не было необходимости изучать процесс мышления шахматиста. А вот когда люди начнут создавать программы, аналогичные мышлению шахматиста, то самая машина, вернее, недостатки ее «шахматного мышления» будут обнаружены, и, проверяя различные методы программирования, мы узнаем, как думают шахматные мастера.

Между прочим, машина сможет успешно выступать против мастеров еще и потому, что она будет обладать отличной памятью и завидной выносливостью, будет равнодушна к шуму в зале и к корреспонденциям шахматных журналистов...

Сказанное здесь не является фантазией. Со временем, когда машины будут получать на конгрессах ФИДЕ звания международных гроссмейстеров, придется проводить два первенства мира — первенство мира для людей и чемпионат для машин. В последнем случае будут, разумеется, соревноваться не машины, а их создатели и программисты.

Следует еще добавить, что задача программирования таких машин, задача определения методов мышления шахматиста может быть решена лишь при совместной работе шахматных специалистов, математиков, психологов и других научных работников.

Загадка древних рукописей

Кандидат физико-математических наук Ф. Широков

Когда европейцы пришли в Америку, они обнаружили на Юкатанском полуострове (там, где сейчас находятся Гватемала и Британский Гондурас) страну майя — народа,  {142}  обладавшего высокой культурой. Майя построили замечательные города и создали письменность. По существу это была единственная письменность аборигенов Америки. Жрецы майя вели астрономические наблюдения в обсерваториях, подобных обсерватории Улугбека в Средней Азии. Большие каменные сооружения служили для наблюдения светил невооруженным глазом, и календарь майя при всей его сложности точнее нашего григорианского календаря. Сколько веков наблюдений понадобилось, чтобы создать подобный календарь?

Но календарь не интересовал европейцев, меч конквистадора уничтожил цивилизацию, а книги майя были преданы огню; язычество сменилось христианством, юношей майя стали посылать в католические школы, и вскоре искусство письма майя было утрачено. Уже никто не умел читать древние рукописи, да и самих рукописей почти не осталось.

До нас дошли только три из них, хранящиеся в Мадриде, Дрездене и Париже. Парижская рукопись с самого начала была в плохом состоянии. Дрезденская сильно пострадала во время второй мировой войны, и ее можно считать почти утраченной. К счастью, она была издана, и в распоряжении последователей имеются ее копии. Помимо рукописей, существуют еще надписи на камне, сделанные особым «лапидарным» шрифтом. Это единственные источники нашего знакомства с письменностью майя.

Однако язык майя все же известен. Имеются майя-испанские словари: так называемый словарь из Мотуля и словарь Брассер де Бурбура. В этих словарях (Мотуль содержит около 10 тысяч слов) слова языка майя написаны старым испанским алфавитом.

Существуют и тексты на языке майя, например книги хроник и пророчеств «Чилам Балам». Жрецы майя написали их испанским алфавитом. Писцы не очень хорошо понимали, что фразы надо разбивать на отдельные слова, и в книгах «Чилам Балам» встречаются слова-монстры. Звуки языка майя, не совпадающие с испанскими, переданы сочетаниями букв. Угадать их значение трудно.

В книгах «Чилам Балам», основанных частично на подлинных документах майя, дается описание событий эпохи колонизации. Наконец, на языке майя говорит около миллиона человек, живущих на территории Гватемалы и Гондураса. Конечно, это не тот язык, который был у майя  {143}  четыре столетия назад,— со времен завоевания он сильно изменился.

Второй епископ Юкатана Диэго де Ланда составил рукопись «Сообщение о делах в Юкатане» (1566 г.). Он считал письменность майя алфавитной и в своем «Сообщении» привел «алфавит». Исследователи пытались прочесть рукописи майя при помощи «алфавита» де Ланды, но безуспешно. «Алфавит» мало походил на значки в рукописях, к тому же письменность майя оказалась не алфавитной.

Длительные попытки прочесть загадочные письмена принесли некоторый успех: были расшифрованы даты, прочтены отдельные слова и, наконец, советский ученый Ю. В. Кнорозов установил чтение части знаков и окончательно доказал, что письменность майя — иероглифическая:, отдельный знак может изображать звук, слог или целое понятие (идеограмма).

В таком положении находилась проблема расшифровки рукописей майя, когда ею занялись трое молодых советских ученых — Э. В. Евреииов, Ю. Г. Косарев и В. А. Устинов, сотрудники Математического института Сибирского отделения Академии наук СССР в Новосибирске.

Итак, с одной стороны, имелись иероглифические рукописи (новосибирцы работали с Мадридской и Дрезденской), в которых каждый значок мог изображать один из «элементов» языка: звук, слог или слово; с другой — книги «Чилам Балам» и словари, из которых был известен состав элементов языка. Нужно было отождествить иероглифы с элементами языка, найти, как говорят математики, ту единственную «подстановку», которая сделала бы все тексты в рукописях майя осмысленными. Всего в рукописях содержится около четырехсот иероглифов, около двухсот из них — неотождествленные.

В принципе найти «подстановку» не сложно. Нужно просто сесть и терпеливо перепробовать все подстановки, одну за другой, пока не наткнешься на верную. Увы, это было бы невозможно. Число подстановок столь велико, что все человечество за всю свою историю, прошедшую и будущую, не оправилось бы с этой задачей. Решить эту задачу подбором наугад столь же невероятно, как, посадив за пишущую машинку обезьяну, получить «из-под ее пера» «Алису в стране чудес».

Нужно было воспользоваться услугами электронного мозга — современной быстродействующей вычислительной  {144}  машины. Нужно было заставить «электронного секретаря» решать кроссворд, содержащий десятки тысяч слов, кроссворд на древнем языке. Сначала же надо было подготовить «пищу» для вычислительной машины.

Рукописи майя были написаны разными писцами, один и тот же иероглиф выглядел в них по-разному. Поэтому необходимо было в первую очередь отождествить отдельные иероглифы. Этот первый этап работы выполнил Ю. В. Кнорозов.

В основу работы исследователи доложили новый принцип: вместо попыток разгадывать отдельные знаки они занялись расшифровкой всего текста в целом. Только при расшифровке всего текста можно применить методы статистики — основные методы, которыми пользовались исследователи из Новосибирска. Кроме того, гарантией правильности «подстановки» служит осмысление всего текста в целом и соответствие текста рисункам.

Весь массив слов языка майя был упорядочен, чтобы можно было отыскивать слово по любым его буквам (начальным, средним или конечным): ведь когда слово в кроссворде разгадано частично, недостающие буквы находят по уже имеющимся.

Были упорядочены и закодированы словарь Мотуль и тексты «Чилам Балам» (около 60 тысяч слов), знаки календарных дат, составлены майя-русские словари по отдельным темам: животный и растительный мир; различные ремесла; предметы быта; боги, ритуалы, жертвы и т. н.; астрономические и календарные термины; наиболее употребительные слова.

По рисункам, которыми сопровождается текст в рукописях майя, можно судить, о чем идет речь, а тематические словари облегчают при этом поиск нужных слов. Весь этот массив слов был занесен на перфокарты и магнитные барабаны — вспомогательную память вычислительной машины. Такой же обработке подверглись и иероглифы. Наконец, рисунки рукописей также были расчленены на элементы и закодированы. Затем весь этот материал был подвергнут статистической обработке.

Вы помните, конечно, как в «Золотом жуке» Эдгара По Уильям Легран нашел жука и кусок пергамента с криптограммой флибустьера Кидда:

Вы помните, как он подсчитал, сколько раз встречается каждый знак в этой криптограмме, и расположил знаки в порядке убывания их частоты.

Легран знал, что капитан Кидд не сумел бы составить сложную криптограмму, и поэтому решил, что каждый знак в криптограмме обозначает одну из букв английского алфавита. Он знал, наконец, что самой употребительной буквой в английской письменности является буква е, далее в убывающем порядке идут a, о, i, d, h, n... Это дало ему ключ.

Знак 8 встречался в криптограмме чаще всего, и Легран отождествил его с буквой е. Затем он разгадал определенный артикль the и далее, цепляясь за обрывки слов и угадывая недостающие буквы, постепенно разгадал всю криптограмму: «Хорошее стекло в трактире епископа на чертовом стуле — двадцать один градус и тринадцать минут...».

Жрецы майя были, конечно, не лучшими «шифровальщиками», чем лихой капитан, и их иероглифические «криптограммы» составлены по его «методу». Поэтому для расшифровки новосибирцы применили «метод Эдгара По».

В любом языке, будь то русский, испанский или язык майя, каждый элемент (звук, буква, слог и т. п.) встречается с характерной для него частотой. Английский текст, написанный фонетическим алфавитом, скажем, алфавитом Бернарда Шоу, был бы легко расшифрован. Нужно было бы только найти частоты всех букв, а затем сравнить их с известными частотами звуков английской речи.

Пользуясь услугами электронного секретаря — вычислительной машины, исследователи из Новосибирска нашли частоты различных сочетаний букв для языка майя. Это было сделано по текстам книг «Чилам Балам». Затем «электронный мозг» нашел частоты для иероглифов Мадридской и Дрезденской рукописей. Оставалось только сравнить эти частоты, но... тут возникло новое затруднение.

Представьте себе, что капитан Кидд вместо грабежей питал бы слабость к энтомологии. Ничтожная козявка была бы ему милей презренного металла. Он составил бы тогда, пожалуй, ученый труд о комарах, «Treatise on gnats» и зашифровал бы его. В этом трактате сочетание gn, не  {146}  характерное для английского языка, встречалось бы очень часто. Подобный gn-эффект исказил бы статистическую картину текста, и Уильям Легран, питавший такую же слабость к насекомым, встретился бы с дополнительными трудностями.

Именно с этим эффектом специфичности текста и столкнулись новосибирские ученые; ведь иероглифические рукописи книги «Чилам Балам» относились к разным эпохам и были написаны на разные темы.

Простейшая гипотеза заключалась в том, что один иероглиф изображает пару букв языка майя (если бы иероглиф изображал одну букву, то письменность была бы алфавитной). Эту рабочую гипотезу и приняли новосибирцы. Но частоты иероглифов и частоты пар букв, увы, никак не желали совпадать. Не удавалось непосредственно отождествить иероглифы с парами букв.

В чем же дело? Неверна основная гипотеза? Нет! Дело в специфичности текста. Поясним это на примере. Представьте себе, что вы расположили колоду из 36 карт по мастям: пики, трефы, бубны, черви, а внутри масти расположили по старшинству. Назовем это «нормальным» порядком карт. Затем перемешаем каждую масть, сохранив порядок мастей. Колода будет иметь «специфический» порядок карт, однако он не очень сильно отличается от «нормального». Произошла перетасовка, но только внутри сравнительно небольших групп карт; можно гарантировать, что семерка бубен (карта № 20) после перетасовки не станет на первое место, а будет лежать где-то между 19-м и 27-м номерами.

В специфическом тексте также происходит перетасовка пар букв, упорядоченных по частоте. Но, как и в примере с картами, сравнительно небольшая. Пара может изменить свою частоту, но не очень сильно. Даже в «Treatise on gnats» пара gn не займет первого места по частоте («бубновые» карты остаются на «бубновых» местах).

Этим и воспользовались расшифровщики. Вместе того, чтобы сравнивать отдельные иероглифы с отдельными парами, они стали сравнивать группы иероглифов с группами пар. Точнее, они нашли частоту наиболее часто встречающегося иероглифа, частоту (общую) первых двух наиболее часто встречающихся иероглифов, общую частоту первых трех наиболее часто встречающихся  {147}  иероглифов и т. д. То же самое они проделали и для пар букв.

И тут обнаружилось блестящее совпадение. Такие частоты для текстов «Чилам Балам» почти точно совпадали с частотами для иероглифических рукописей. Например, половина слов (частота 50%) в текстах «Чилам Балам» начиналась с одной из 70 пар букв, а половина комплексов иероглифов в Мадридской и Дрезденской рукописях — с одного из 73 иероглифов. Согласно основной гипотезе, расшифровку этих 73 иероглифов следует искать среди данных 70 пар букв.

Такие же сравнения текстов «Чилам Балам» и рукописей производились и по другим признакам, например по последним парам букв. И всюду здесь работал «электронный секретарь».

Так, отождествляя и сравнивая, заставляя машину перебирать тематические словари и подсчитывать частоты, цепляясь за известное и идя от него к неизвестному, три исследователя из Новосибирска полностью расшифровали Мадридскую и Дрезденскую рукописи. Они затратили всего сорок часов машинного времени; при этом значительная часть его была затрачена на стадии отладки машины.

Таким образом, найден ключ к одной из самых сложных загадок в истории культуры человечества.

Сейчас ученые готовят пятитомную публикацию своей работы. В первых двух томах будут помещены Мадридская и Дрезденская рукописи с переводом на язык майя (алфавитный), на испанский и на русский языки. Во второй том войдет также каталог иероглифов. Третий, четвертый и пятый тома содержат указатели, программы для вычислительной машины, результаты математической обработки и т. д.

Новосибирцы собираются опубликовать каталог из 350 отдельных иероглифов и 1500 иероглифических комплексов.

Что же представляют собой рукописи? Это жреческие книга гаданий, предсказаний и т. п. Слева помещается дата по 260-дневному циклу (у майя была 13-дневная «неделя» и 20-дневный «месяц»; в комбинации они давали 260-дневный цикл). На каждую дату приводится занятие божеств: боги обжигают горшки, изготовляют идолов, украшают храмы, ухаживают за пчелами и посевами  {148}  (боги занимаются тем же, чем занимались сами майя). Следуя рекомендациям этих жреческих книг, майя в соответствующие дни сажали деревья, обжигали горшки и т. п.

Обширный пантеон майя состоял из злых и добрых богов.

Здесь были боги ветров: черный, желтый, белый и красный; бог — владыка черепов и юный бог кукурузы (основная сельскохозяйственная культура майя); добрый бог северной звезды и злой — желтый ягуар. Имелась богиня повешенных. Майя считали, что на том свете повешенным уготован специальный рай.

Приведем примеры расшифровки.

Обжигает горшок из белой глины юный бог кукурузы

Обжигает горшок бог смерти, приносящий гибель.

Обжигает горшок бог северной звезды.

Обжигает горшок желтый ягуар.

Некоторые фразы звучат удивительно современно, хотя майя, конечно, вкладывали в них совершенно иной смысл; подпись к одному рисунку гласит: «Ноша женщины — бог войны».

Итак, работа завершена, но ведь существуют и другие нерасшифрованные письмена. В Новосибирске предполагают, например, что специальные группы филологов займутся расшифровкой ронго-ронго (письмен острова Пасхи).

Для нашего времени характерно использование математических методов и вычислительных машин в самых разнообразных областях науки и культуры. Одно из самых поразительных открытий, расшифровка древних рукописей майя — только начало применения математики в лингвистике и истории.

Творчество и кибернетика

Кандидат филологических наук Ю. Филипьев

Применение кибернетических методов исследования за последние годы все больше и больше распространяется не только в физике, биологии, физиологии и т. д., но и в  {149}  гуманитарных науках. Однако проникновение кибернетического метода исследования в область, например, эстетической и литературоведческой науки, ограничивалась лишь той проблематикой, которая состоит в применении математических, статистических вероятностных принципов в области лингвистических проблем, проблем стихосложения и проблем, направленных на поиски путей, облегчающих собственно формотворческий процесс художественного воплощения замысла.

Такие же математические подходы использовались, например, в качестве эксперимента и для того, чтобы по части какого-либо текста можно было определить его продолжение. Для этого в электронную машину закладывается тот или другой отрывок и машине дается задание выявить возможные варианты его продолжения. Машина математически формально исследует и отмечает все стилистические особенности и возможности заложенного в нее отрывка и по этим особенностям и возможностям дает варианты продолжения.

Из таких экспериментов ученые могли заключить, что. электронные машины можно применить в тех случаях, когда у нас имеются только отдельные отрывки тех или иных утраченных текстов, например древних письмен, и по этим отрывкам машина может восстановить наиболее вероятное содержание всего исторического документа или текста утраченной рукописи.

В этой связи любопытно, например, следующее. Опоры филологов по поводу «Илиады» длятся примерно столько же времени, сколько нам известна сама поэма: написана ли она одним Гомером или авторов «Илиады» было несколько?

Недавно этот спор был неожиданно решен... электронно-вычислительной машиной. Американский филолог. Джеймс Макдоунг заставил ее проанализировать все 15 693 строки знаменитой поэмы. Метрика стиха была записана на перфорированных картах. Машина объективно и старательно исследовала текст, отметив все стилистические особенности, в том числе и такие, которые ускользали раньше от филологов.

Анализ показал, что поэма несомненно написана одним человеком.

Отмеченные факты свидетельствуют, что даже эта сторона применения математических, статистически вероятностных  {150}  принципов к области изучения тех или других литературных, исторических и тому подобных текстов и информации имеет большое значение.

Конечно, и эти способы исследования найдут свое применение в изучении некоторых процессов человеческой деятельности, в том числе и художественного творчества. Но это лишь одна, причем очень узкая сторона применения кибернетического метода. И это отнюдь не главная, не основная сторона его применения. Ведь самая основа кибернетического метода вовсе не лежит в области математического анализа и электронно-вычислительной техники.

Кибернетика занимается изучением систем любой природы, внутри которых совершаются связи и коммуникации, приводящие системы к целесообразному действию. Исследование же характера этих связей и коммуникаций выявило один из основополагающих принципов кибернетики — принцип обратной связи.

Этот принцип ярче всего наблюдается в процессах саморегулирования в живой природе.

Обратные связи были необходимы даже самым примитивным живым организмам для сохранения жизни. Вся дальнейшая эволюция живых существ до появления человека подчинялась этому же универсальному принципу или закону. «Здесь,— говорит профессор П. К. Анохин,— мы стоим перед критическим пунктом зволюции, когда наш обезьяноподобный предок, создав первые примитивные орудия труда, перешел тот Рубикон, с которого начался процесс превращения обезьяны в человека и образования первых общественных форм. Спрашивается: изменил ли свое действие в этих новых условиях универсальный закон обратного афферентирования результатов действия? На этот вопрос мы можем ответить определенно: не только не изменилось действие этого закона, но его значение во много раз возросло в соответствии с новыми разнообразными действиями человека... Ни один шаг человека, ни одно его действие не могут иметь места без немедленной обратной афферентации о результатах этого действия».

Изучая под таким углом зрения и процессы сознательного человеческого творчества, можно смело утверждать, что влияние обратной связи на прямое действие, на прямую связь, исследование взаимодействия прямых и обратных  {151}  связей¹ необходимо применять и к явлениям разнообразной человеческой деятельности в области культуры, в том числе и в области процессов художественного творчества. И это выльется в принципиально новый метод изучения самих творческих процессов, раскроет внутреннюю их динамику.

Конечно, прежде чем начинать исследование какого-либо явления культуры с точки зрения принципа обратной связи, необходимо прежде всего учитывать специфику этого явления, «необходимо,— как говорит академик А. И. Берг в статье «Кибернетику — на службу коммунизму» (см. в этой книге),— детальное ознакомление со структурой сложной системы и с функциями составляющих ее элементов, большинство из которых взаимосвязано и взаимодействует».

Искусствоведы и литературоведы думают, что с применением любого кибернетического принципа исследования к художественной сфере образное мышление искусства и литературы должно якобы так раздробиться и нивелироваться, что не обнаружит уже качества собственно художественности.

Такое мнение у искусствоведов возникло благодаря распространеннейшему представлению о том, что всякий кибернетический принцип сводится к какому-то машинному преобразованию той или другой информации. Поэтому и появляются опасения, что применение любого кибернетического принципа влечет за собой такое преобразование элементов художественного творчества, при котором искусственно убивается живая сила художественности.

Рассуждая подобным образом, искусствоведы и литературоведы не питают особого доверия и к кибернетическому принципу обратной связи, между тем как этот принцип не стремится ни к какому машиноподобному разложению сторон исследуемых процессов. Он предполагает только установление внутренних взаимодействий и  {152}  изучение путей этих взаимодействий между данными сторонами.

Поэтому принцип координационного действия обратной связи и способен стать острейшим инструментом в деле проникновения исследовательской мысли в различные творческие процессы. Что это именно так, можно видеть, например, на процессе созидания художественного образа и образности в литературе.

Если изобразительные виды искусства и музыка располагают непосредственно зримыми или слышимыми конкретно-чувственными средствами выражения, как краски и линии в живописи, пластические массы в скульптуре и звуковые сочетания в музыке, то в литературе выразительными средствами являются слова и сочетания слов.

Овладение словом произносимым и написанным составляет вторую сигнальную систему. С этой «чрезвычайной прибавкой»,— писал И. П. Павлов,— «вводится новый принцип...— принцип отвлечения и обобщения бесчисленных сигналов предшествующей (т. е. первой сигнальной.— Ю. Ф.) системы».

Это обстоятельство и определяет именно абстрагированную (понятийную), а не непосредственно конкретно-чувственную природу слова.

Обычное языково-логическое построение выражает лишь логическое течение мысли. Художественная же литература является видом искусства, т. е. видом художественно-образного мышления.

Поэтому вся суть литературного выражения образов и образной ткани художественного мышления состоит в раскрытии того особого взаимодействия слов между собой, с помощью которого в нашем мысленном взоре может создаваться и создается именно образ, а не простой силлогизм понятийной передачи мысли.

Каждое слово при выражении литературной образности не просто продолжает понятийный смысл другого, как это имеет место в силлогизме, но оно и отражается в другом так, что вызывает обратные импульсы, которые по-своему корректируют смысловое значение прямой связи между словами и обращают все выражение в такую систему слов, которая способна передать образное представление. В результате двух-, трех- и вообще многократного координирующего взаимодействия таких прямых и обратных  {153}  связей между словами образуется особая направленность всего смыслового оборота словесной структуры, что и обеспечивает непосредственную передачу образного мышления.

Этот процесс внутреннего координационно-направляющего взаимодействия слов в поэтическом языке был подмечен еще известным советским языковедом Г. О. Винокуром в его интересной статье «Понятие поэтического языка», появившейся в 1947 г. Он писал: «Надо особо подчеркнуть то свойство поэтического слова, которое можно назвать его рефлексивностью, т. е. его обращенностью к другим словам и в то же время на самого себя».

Раскрывая процесс отражения одного слова в другом слове и другого в первом и вместе с тем раскрывая процесс внутреннего корректирования прямого смысла соединения слов друг с другом этими обратными связями, обратной рефлексией между словами, мы можем вникнуть в живой динамический акт передачи художественного мышления литературно-языковыми средствами. Без учета же обратной рефлексии слов и без учета корректирующей направленности их соединения друг с другом не сможет раскрыться внутренняя динамика живой передачи художественного мышления.

Обратная связь в данном случае корректирует и направляет само смысловое содержание поэтического выражения и придает ему поэтическую жизненность, трепет живой непосредственности.

Исследуя роль сравнений в формировании литературно-художественных образов и художественной ткани, литературовед П. Палиевский в своей статье «Образ или образная ткань», разбирая выражение Л. Толстого: «Глаза Катюши Масловой были черные, как мокрая смородина»,— пишет: «Глаза Катюши не просто „черные”, а „черные, как мокрая смородина”... Неуловимый простым словом „черный” оттенок глаз уловлен с помощью другого предмета — мокрой смородины».

Этот интересный анализ самого смысла взаимодействия в данном случае двух таких разных предметов, как «глаза» и «мокрая смородина» П. Палиевским, однако, не завершен. Дан анализ только прямой связи, осуществляемой в данной фразе Толстого сравнительным союзом «как». Но для разбираемой фразы важно отметить также и процесс двусторонних связей между словами. Именно из этого  {154}  двустороннего отражения получается то, что мы видим всю неповторимость черных глаз Катюши. Неповторимость происходит здесь оттого, что наш мысленный взор получает как бы внезапный скачок от глаз к мокрой смородине и от мокрой смородины к глазам. Здесь очень важен как раз тот момент, о котором пишет другой литературовед Б. Мейлах: образ вырисовывается в нашем мысленном взоре лишь тогда, когда происходит «одномоментное сочетание очень отдаленных и возникших в разное время впечатлений внешнего мира». Именно когда происходит это «одномоментное сочетание отдаленных впечатлений» (в данном случае глаз и мокрой смородины), только тогда в нашем мысленном взоре возникает образное представление. Сама же «одномоментность» такого сочетания может возникнуть лишь тогда, когда взаимодействие слов, обозначающих эти «разные впечатления внешнего мира, происходит в двусторонней связи, т. е. когда одно впечатление корректируется и как бы направляется другим, когда эти разные впечатления связаны между собой именно прямыми и обратными связями. Лишь в этом случае может произойти в нашем мысленном взоре эффект «одномоментности». Здесь вдет не только процесс прямого отражения глаз и мокрой смородины путем сравнения, но и процесс обратной рефлексии, благодаря какой-то едва уловимой поэтической связи между нашим живым представлением о смородине, смоченной, например, росой, и живым представлением о блестящих глазах. Лишь благодаря наличию этой обратной рефлексии и возникает «одномоментное сочетание» отдаленных впечатлений, создающее неповторимость образного представления.

Стало быть, одномоментность сочетания, на которую особое внимание обращает Б. Мейлах, может возникать лишь как следствие процесса взаимодействия прямых и обратных связей между словами.

В «Евгении Онегине» Пушкина есть такие две строки:

Всего две строки, но какую кристально ясную картину зимнего катанья на коньках создают они в нашем мысленном взоре! При прочтении этих строк опять-таки создается «одномоментное сочетание» различных смысловых значений, участвующих в этих строках слов-понятий.  {155} 

Само построение всей поэтической фразы и расположение в ней слов таково, что оно предельно способствует этому одномоментному соединению различных впечатлений в один образный смысл. Если бы первая строка была только соединением, осуществляющим лишь силлогическую связь между словами, то строка эта выглядела бы совсем прозаически: «радостный народ мальчишек». Поэтический смысл от этой перестановки всего одного слова существенно меняется. Он блекнет, так как слова-понятия в таком прозаическом их обороте обнаруживают между собой лишь прямую связь, являясь только продолжением одного другим; их взаимодействие односторонне, тогда как пушкинское построение этой строки таково, что создает не только прямую связь между смысловыми значениями данных слов, но выдвижением соотносимого слова «мальчишек» на первое место создает то, что между всеми тремя словами данной строки обнаруживается уже и обратная рефлексия слов друг в друге. Причем центром преломления, узлом проводящих путей прямых и обратных связей становится именно выдвинутое вперед слово «мальчишек». И в строке, как она ни мала сама до себе, начинаются прямые и обратные взаимоотражения значений слов. Строка, при всей ее простоте, становится кристаллом, излучающим поэтическую значимость.

То же самое происходит и во второй строке: «коньками звучно режет лед».

И так же, как слова соотносятся друг с другом в этих строках, точно так же соотносятся и сами строки между собой. В этом соотношении заключена не только прямая силлогическая связь между смыслом этих строк, но выражается и обратная рефлексия и направленная коррекция их друг с другом, имеющая тот узловой смысл, чтобы в нашем мысленном взоре создать одномоментное соединение различных значений и этим путем передать поэтически образную картину.

Нередко случается так, что, выступая против применения кибернетического, а на деле лишь против «машинно-кибернетического» метода, что вполне закономерно, исследователи различных гуманитарных областей, глубоко проникая в тот или другой конкретный материал, сами того не подозревая, стихийно дают подлинные образцы именно кибернетического метода исследования. Конечно, при этом они не называют своими именами динамику тех взаимоотношений  {156}  прямых и обратных связей, которые ими раскрываются в исследуемых явлениях.

Так, интересно отметить, что, например, выступая в статье «Условия серьезности» якобы против применения кибернетического метода к вопросам художественного творчества, В. Ермилов во второй частя своей статьи, вникая в смысл взаимоотношения представлений и понятий, устанавливает здесь различные формы по существу своему именно взаимодействия прямых и обратных связей между представлениями и понятиями анализируемых им текстов.

И нетрудно показать, что тонкий анализ литературоведа проходит здесь всецело в русле именно кибернетического метода исследования взаимодействия тех внутренних связей, которые осуществляются между смысловыми значениями слов, образующих «поэтические выражения.

Действительно, говоря о так называемых «маленьких чудесах поэзии», т. е. о создании элементов поэтической образности и пластической ткани произведений, Ермилов приводит и очень интересно анализирует такое, например, двустишие Маяковского:

Совершенно правильно раскрывает В. Ермилов смысл данного двустишия Маяковского. В этом двустишии значения слов для нас и прямо отражаются, и взаимодействуют друг с другом, и в то же время вступают в какую-то, понятную лишь нашему мысленному взору сложную систему прямых и обратных взаимоотражений друг с другом. «Эта внутренняя возможность какой-то «дополнительной» игры со словами двустишия усиливает юмор всего данного «построения»...— пишет В. Ермилов.— На чужую нам Лямину нас заставляют посмотреть семейными да еще детскими глазами. Мы смотрим на Лямину одновременно обеими сторонами бинокля». И от этой особой координации прямых и обратных взаимоотражений значений слов и получается вся непосредственность именно данного конкретного представления, смысл которого столь хорошо раскрыт В. Ермиловым.

Выступая на словах якобы противником кибернетического метода исследования, В. Ермилов на деле утверждает все же полную применимость принципа взаимодействия  {157}  прямых и обратных связей к исследованию самой природы поэтического творчества. Мало того, здесь обнаруживается, что вне этого принципа исследования невозможно раскрыть самую природу «самодвижения» в процессе созидания художественной образности средствами слова.

Мы отмечали, что в одном случае один исследователь видит основу созидания поэтической образности в перекрещивающейся рефлекторности слов, в рефлекторной обращенности слова к другим словам и в то же время к самому себе (Г. О. Винокур); в другом случае другой исследователь видит созидание образного смысла в одномоментности сочетания и сопряжения впечатлений, взятых из разных областей (Б. С. Мейлах); третий исследователь созидание литературно-художественной образности видит в том взаимоотношении элементов между собой, которое производится особо понятной художественной функцией сравнения (П. В. Лалиевский); наконец, в четвертом случае исследователь видит созидание поэтического образа не в одном каком-то типе связи слов-понятий, а в сочетании разных типов таких связей (В. В. Ермилов).

Из этого мы видим, что разные исследователи в разных своих исследованиях очень близко подходят к формулировке особого принципа, характеризующего способ соединения слов в такие связи их между собой, смысл которых раскрывал бы не понятийное, а образное мышление писателя.

Если у разных исследователей в разных анализах словесной передачи поэтической образности все-таки содержался в общем логическом плане равноценный смысл, то это уже не случайно. Такие равноценные по аналитическому значению положения могут быть только там, где за ними лежит какая-то закономерность.

Кроме того, в каждом из отмечаемых подходов к одному и тому же процессу созидания поэтических образов средствами слов вместе с тем большим, что объединяет их в смысловом плане, имеется в то же время и какое-то дополнительное наблюдение, которое существенно прибавляет некоторую характерную черту к этому общему.

Одно и то же явление формирования художественного образа они пытаются осмыслить как бы с разных сторон, с разных заходов, каждый из которых в данном случае как бы взаимно дополняет другой.  {158} 

Из общих положений кибернетики следует, что принцип взаимодействия прямых и обратных связей может относиться к любым развивающимся системам, может быть вскрыт в любом процессе. Этот принцип может быть отнесен и к процессу взаимодействия слов при передаче ими различных значений.

И вот, подходя с точки зрения кибернетического принципа взаимодействия прямых и обратных связей и к тому общему, что объединяет все вышеприведенные подходы, и к тому частному, что в каждом из них содержится и что дополняет их друг другом, мы видим, что в этом принципе осуществляется интеграция отмечаемых подходов.

Обобщение же отдельных однородных наблюдений и выводов в общую закономерность всегда помогало во всех областях науки лучшему и более глубокому раскрытию тех или других явлений.

Из этого общего правила не исключаются, конечно, и явления формирования художественного образа средствами слов. Вот почему объединение подходов, подобных отмеченным выше, достигаемое при взгляде на весь этот процесс с точки зрения взаимодействия прямых и обратных связей, должно также привести к более глубокому проникновению в рассматриваемый процесс формирования поэтической художественной образности.

Весь, так сказать, «парадокс» художественного творчества писателя заключается в том, что мышление писателя, как и всякого художника, является образным мышлением, а передавать это образное мышление он может только средствами слов, которые составляют вторую сигнальную систему и являются, по выражению Ленина, «элементарной абстракцией», несут обобщенное значение. Но писатель этими «элементарными абстракциями», этими понятийными значениями слов передает именно художественное образное мышление.

Если бы связь значений слов в данном случае оставалась только прямой и прямолинейной, то образный смысл не мог бы быть передан. Ведь образы и понятия несоизмеримы друг с другом, так же как, например, в геометрии несоизмеримы круг и квадрат. И как вследствие несоизмеримости нельзя площадь круга точно выразить так называемой «квадратурой круга», точно так же нельзя передать  {159}  образ простым соединением слов-понятий. Стало быть, передать свое образное мышление писатель может не при прямолинейном соединении слов-понятий друг с другом, а при какой-то другой связи значений слов. Этот характер связи определяется теми взаимными рефлексиями значений слов друг в друге, о которых писал, например, Г. О. Винокур. Но в том-то и дело, что эти взаимные рефлексии координируют и направляют друг друга. А это — уже не просто взаимодействие значений слов, а какая-то органическая система этих взаимодействий, которая динамически прорывает и преодолевает однолинейность понятийной связи слов и способна нести уже элементы образного смысла. И если бы не создавалась подобного рода органически динамическая система, то как бы ни старался писатель передать образный смысл, у него все-таки ничего бы не получилось. Только такая динамическая система взаимодействия слов-понятий друг с другом способна к передаче образного смысла. В этом отношении она составляет ту качественную клетку, тот качественный элемент, с помощью которого и возможна передача образного смысла.

Но вместе с тем, конечно, ничего иррационального в этой динамической системе взаимоотражения слов-понятий нет.

Как учит нас диалектика, новое качественное состояние возникает скачкообразно, при определенной мере взаимодействия количественных факторов. Вот и здесь получается, что возникновение динамической системы взаимодействия слов-понятий есть возникновение нового качественного элемента из определенного как бы количества тех корректирующих, координирующих и направляющих друг друга прямых и обратных связей, рефлексий, взаимовлияний между значениями слов, которые происходят внутри этой системы, обеспечивая ей жизнеспособность для передачи художественного мышления писателя.

В данном случае получается, что известное накопление количества внутренних связей н взаимоотражений значений слов друг в друге взаимодействиями, коррекциями, координациями этих отражений и т. д. приводит к появлению данной динамической системы как к новому качественному состоянию, с помощью которого может передаваться образный смысл художественного мышления.  {160} 

Из этого ясно, что принцип взаимодействия прямых и обратных связей далеко не упрощенный и не примитивный принцип, а принцип, который осуществляет в данном случае диалектику перехода в новое качество, которым уже и передается образный смысл. И как раз именно так, не упрощенно, не примитивно мы понимаем принцип взаимодействия прямых и обратных связей.

Такова в общей сложности перспектива применения кибернетического принципа взаимодействия прямых и обратных связей к тем качественно особым отношениям слов-понятий между собой, которые осуществляют формирование художественного образа в литературе.

Музы и машины

Виктор Пекелис

Сначала о том, что многие знают
(Машины перевозят? Единый язык нужен?)

7 января 1964 года в Нью-Йорке, в конторе фирмы «Интернейшнл Бизнес Мэшинз» («ИБМ») проводилась первая публичная демонстрация перевода с русского языка на английский при помощи электронной вычислительной машины «ИБМ-701».

Почти 15 лет разрозненные группы ученых трудились над машинным переводом. В 1952 году они собрались на конференцию. Математики, лингвисты, инженеры объединили свои усилия, и вот через два года машина начала переводить.

В нее на перфокартах вводили русские фразы: «Качество угля определяется калорийностью».

«Обработка повышает качество нефти».

«Международное понимание является важным фактором в решении политических вопросов».

И машина через каждые пять — восемь секунд выдавала их английский перевод.

Во время публичного испытания она перевела около 60 предложений. Машина переводила так, как это делал бы человек, не знающий языка, когда он переводил бы с помощью словаря. Об этом очень образно сказал ученый, работавший над проблемой машинного перевода: «Когда я смотрю на статью, написанную по-русски, я  {161}  говорю: «Это написано по-английски, но закодировано неизвестными символами. Сейчас начну расшифровывать».

Пусть читатель не думает, что теперь можно вставить с одного конца машины английскую книгу и получить с другого конца русскую. Пока еще идет очень кропотливая опытная работа.

Для перевода разговорного языка и художественной литературы нужен запас в десятки тысяч слов, да еще специальный словарь идиом, чтобы можно было переводить на другой язык непереводимые выражения, вроде русского «съел на этом деле собаку».

Такие задачи, вероятно, еще можно решить. А вот что не удается преодолеть — это трудности тесной связи предложений из художественных произведений с самой природой языка, с бытом и жизнью народа.

Еще больше трудностей, конечно, возникает при попытке перевода стихом. Вот два перевода одного и того же произведения — шестидесятого сонета Шекспира. Первый сделан Брюсовым, второй — Маршаком.

Первый перевод.

Второй перевод.

Внимательно вчитайтесь в оба перевода, и вы обнаружите в них лишь несколько одинаковых слов: «зрелость», «затмение», «коса»... Пример ясно показывает: поэт решает задачу творчески, в основе его работы не рабское следование букве, а стремление передать читателю идеи, мысли, чувства, выраженные в оригинале и преломленные в сознании переводчика. Без авторской трансформации текста перевод будет мертв. Недаром точный перевод назвали «подстрочником», четко выражающим мертвую подчиненность оригиналу.

Опытные переводы дали серьезный толчок к развитию математической лингвистики — новой науки, в которой важным разделом является создание формальных, отвлеченных моделей естественных языков. В свою очередь, математическая лингвистика служит теперь теоретической основой для разработки методов автоматизации перевода.

Подобно тому как введение теории вероятностей в физику произвело в пей переворот, так и введение вероятностных методов принесло с собой в лингвистику, считавшуюся наукой описательной, элементы необходимой точности и строгости, снабдило ее экономным и простым инструментом анализа и позволило поставить вопрос об автоматизации исследований в гуманитарных науках. Все это сблизило лингвистику с рядом точных наук.

Еще совсем недавно специалисты в области математического перевода говорили, что переводить с китайского на арабский, с русского па португальский — это значит не идти прямым путем, «а кричать с башни на башню». Они предположили, что удобнее «спуститься от каждого языка до общей основы человеческого общения — до  {163}  универсального, но пока еще не открытого языка — и затем вновь подняться тем путем, который удобен».

Идет подготовка к переводу с одного иностранного языка на другой, используя как посредник русский язык. Возможно, при таком методе предельно упростится задача автоматизации перевода.

Опыты покажут, какой из языков наиболее «счастливый», то есть наиболее удобный для машинного перевода. Возможно, придется выработать какой-то новый, единый «машинный язык», чтобы легко было «приводить» к нему все остальные, а потом уже и переводить с него на любой.

Хотя пока еще удалось разработать правила перевода с помощью языка-посредника на русский язык с английского и французского лишь для одного небольшого текста из журнала «Новое время», однако наиболее смелые лингвисты высказывают мнение, что язык-посредник со временем может стать единым языком.

О едином языке, о необходимости «выработать радикально лучшее средство общения, особенно ныне, когда мир становится действующим научным и экономическим комплексом», говорит и выдающийся английский ученый Джон Бернал. Он очень образно рисует картину «поистине дикого зрелища», которое представляет собой множество людей, собравшихся на научную конференцию, которые совершенно одинаково одеты, одинаково выглядят, охватывают своими мыслями почти тождественные области знания и все-таки абсолютно не способны общаться между собой и нуждаются в услугах переводчика.

Вряд ли в обозримый период времени произойдет событие, для которого оправданными будут слова из древнего предания (если их обратить к будущему): «И был на Земле один язык и одна речь». Дело в том, что, несмотря на серьезные успехи в области машинного перевода и наметившейся тенденции к стандартизации языка, особенно научных и технических текстов, как это ни парадоксально, с каждым днем все выше поднимается роль индивидуального стиля в словесном искусстве человека. Цена слова с максимальным отклонением от стандарта неизмеримо растет. Культура слова повышается.

Если мы и придем когда-либо к «единому» языку, то только через постоянное совершенствование и сближение национальных языков, а не путем создания искусственного, как бы всеобъемлющ он ни был.  {164} 

Подобно тому как фотография и кино не только не убили живопись и театр, а позволили еще отчетливее представить нам их особенности и прелесть, так и вторжение машин и математики в язык будет способствовать выяснению своеобразия художественного языка как величайшего из искусств.

И хотя впереди еще большие трудности, ученые, предполагают, что в течение десятилетия будут «созданы машины, которые смогут переводить за одну минуту специальные научно-технические тексты из тысячи и больше типографских знаков. В такие машины будет прямо вводиться печатный текст на одном языке, и тут же машина выдаст текст, напечатанный на другой язык.

Теперь о том, что мало кто знает
(Машины сочиняют. Самостоятельно?)

Говорят: «Электронные машины могут не только переводить чужие произведения, но даже выступать как „авторы” собственных литературных произведений».

Здесь, казалось бы, нашему удивлению не должно быть границ. Известно, что нет мук сильнее мук творчества. Это знает каждый пишущий. Недаром Маяковский говорил:

Ведь когда пишешь, надо сделать так, чтобы каждое слово в рассказе было на месте, чтобы оно было необходимо, неизбежно, чтобы было как можно меньше слов.

Но мало написать так, чтобы слова были у места, необходимы, неизбежны,— нужно, чтобы они несли мысль — идею.

Вот любовное письмо. Под ним стоит короткое, смешное имя «МУК». Это означает «Электронный мозг» Манчестерского университета.

«Мое маленькое сокровище! Моя вразумительная привязанность чудесно привлекает твой ласковый восторг. Ты мое любящее обожание, мое распирающее грудь обожание. Мое братское чувство с затаенным дыханием ожидает твоего дорогого нетерпения. Обожание моей любви нежно хранит твой алчный пыл. Твой тоскующий МУК».  {165} 

Если бы я не расшифровал подпись, то вам, вероятно, трудно было бы допустить столь нежные излияния со стороны стекла, металла, проводов и электричества.

Как же машина пишет? Кто заставил ее изливаться в любовном послании?

Все слова машина грамматически правильно собирает в предложения. Но она совершенно ничего «не понимает» из того, что пишет. Она подходит к тексту как к набору букв и слов, которые можно «увязать», «согласовать» по определенным логическим правилам и программам.

Поясним общую идею такого процесса.

Возьмем какой-либо роман и выберем в нем любое, первое попавшееся слово. Затем будем листать страницы до тех пор, пока не найдем вновь это же слово. Рядом с первым запишем слово, которое следует за этим, вновь попавшимся нам. Найдем это второе слово в последующем тексте и запишем слово, стоящее рядом. И так будем действовать до тех пор, пока не получим какой-то текст.

Вот пример такого подбора:

«Голова и перед лобовой атакой на английского писателя что характер этого пункта является следовательно иной метод для букв что время тех даже обсуждать проблему неожиданно».

Даже при первом взгляде чувствуется, что с помощью механического процесса, подчиненного статистическим законам языка, получен какой-то смысл в этой фразе. В беспорядочно составленные слова внесена некоторая упорядоченность, и вы испытываете некоторое беспокойство и озабоченность по поводу судьбы английского писателя.

Невольно задаешь себе вопрос: а не содержится ли в этом некоторый, минимальный, элемент творчества? Нельзя ли, вооружась законами статистики языка, составлять из слов различные литературные комбинации?

Американский ученый Джон Р. Пирс считает, что раньше пытались использовать математику в совершенно обычных целях — хотели ввести ее в искусство, чтобы упрочить в искусстве порядок. «Хотя порядок и необходим искусству,— говорит автор,— однако посредственное искусство страдает как раз от избытка порядка. Плохой поэт неизбежно рифмует „любовь” и „кровь”. Мы уже заранее знаем следующее слово, штампованную фразу, до того как прочтем их.  {166} 

Нельзя не согласиться с ученым. Вероятно, как только в искусстве будет наведен „математический” порядок, искусство умрет. Но Дж. Пирс считает также, что введение неожиданных моментов, которые не напрашиваются заранее, могло бы помочь творчеству, и здесь „математика и механика могут дать нам нечто вполне оригинальное”».

Так ли это? Не берусь делать категорических утверждений. Замечу лишь, что неожиданность тоже смелость творчества.

Луначарский говорил: «Художественное произведение тем ценнее, чем больше в нем новых элементов...», но он при этом не забыл заметить: «...однако при включении их в некоторую организующую систему».

Пока математика и машина делают не самое трудное — неожиданность бессмысленную, нечто абстракционистское, лишенное емких понятий действительности. Правда, такая неожиданность несет больше энтропии, но это достигается за счет потери смысла. А вот получить неожиданность осмысленную гораздо труднее. Тут нужно нечто другое. В «старое доброе некибернетическое» время это нечто называли просто талантом. А сегодня при таком ответе неизбежно задают вопрос: «Что такое талант с точки зрения кибернетики?»

Не следует думать, что поэтические упражнения на электронных машинах и математические исследования языка — это веселые забавы ученых. Отнюдь нет! На международной конференции по поэтике большое внимание было уделено применению математических методов к изучению литературы. Здесь обсуждались такие вопросы, как «Функция расчленения на стиховые строки», «Механизация квантитативного анализа языка», «Экспериментальная машинная поэзия».

В этих непривычных пока по названиям докладах содержится много интересного и необычного.

Электронные машины приспосабливают для чтения и исправления корректур. Теперь, о надеждой говорят ученые, наконец появятся издания без опечаток.

Электронные машины устанавливают частоту фонетических, лексических и грамматических комбинаций у того или иного автора, чтобы сказать, кому принадлежит данный текст.

Крупнейший советский математик академик А. Н. Колмогоров проанализировал соотношение запаса слов  {167}  с рифмой у поэтов. Он выяснял, из какого количества слов можно получить те или иные сочетания рифм. Оказывается, из 10 слов выбрать одну рифмующую пару — очень слабая вероятность, при 20 словах — тоже ненадежно. Для 50 — довольно надежно, 100 слов позволяет ожидать даже тройную рифму, 200 — четырехкратную; для 500 — даже десятикратные рифмы будут в изобилии. При 200 словах можно писать сонеты. Для неограниченного пользования многократными рифмами надо, чтобы безразличие к выбору слов было порядка 1000.

Результаты всех этих исследований представляют большой интерес для литературоведов, изучающих, как используют писатели язык, каковы некоторые особенности природы творчества.

Специалисты в области математической лингвистики прямо заявляют: «Можно не сомневаться в том, что математическая теория стиха в будущем полностью заменит дилетантские опыты стиховедов-любителей».

Вероятно, это сказано несколько резковато. Но, бесспорно, применение математики и электронных машин плодотворно не только в лингвистике, но и в литературоведении, и литературоведам следовало бы серьезно заняться этим вопросом, чтобы, с одной стороны, уметь грамотно отвести некоторые слишком оптимистические взгляды увлекающихся всемогуществом математики, а с другой — понять ее возможности и подготовиться к их использованию и к решению проблемы автоматизации творческой работы. Эта проблема уже стучится в двери и через десяток-другой лет встанет перед человеком во весь рост.

Не оставили без внимания математики и музыку. Им удалось составить самые различные машинные «руководства к действию» для сочинения музыки.

Если внимательно присмотреться к большинству методов «сочинения» музыки, то можно увидеть, что они очень похожи на «сочинение» фраз с помощью случайного подбора слов.

Глядя на многочисленные успехи машин, ведутся разговоры о «музыке атомного века», которая якобы зреет в сердцах «электронных композиторов» и вот-вот взорвет классическую музыку.

А под видом этой «атомной» музыки очень часто пропагандируется абракадабра.  {168} 

Оценивая подобные «творения», построенные на математических расчетах, искусственно сконструированные, Дмитрий Шостакович сказал, что «они убивают душу музыки — мелодию, разрушают форму, красоту гармонии, богатство естественных ритмов, уничтожая вместе с этим какой-либо намек на содержательность, человечность музыкального произведения».

Конечно, когда мы говорим о применении математики и вычислительных машин в музыке, мы не имеем в виду, что пришел конец бедной музе Евтерпе, покровительнице музыки, и пришло бездушное, математически выхолощенное «искусство» додекафонии. Речь идет о другом. Машина позволяет следить, как шаг за шагом, нота за нотой из простых элементов образуется мелодия. Она дает возможность раскрыть самую природу построения мелодии, исследовать музыкальную форму, ладовые сочетания, провести исследования гармоний, строев.

Часто музыковедам для анализа стиля композитора или для определения общих закономерностей мелодий народных песен надо просмотреть тысячи мелодий — это так называемый формальный анализ музыки. Его очень быстро и без ошибок может провести машина.

Известно, что композиторы, сочиняющие музыку для оркестра, впервые полностью слышат написанное лишь в исполнении оркестра, когда творение окончательно готово. Много трудностей возникает во время оркестровки, особенно связанных с сочетанием тембров инструментов.

Электронные машины помогают автору очень быстро оркестровать произведение и даже в процессе работы слушать отрывки сочинений по черновым наброскам партитуры, не привлекая симфонический оркестр.

Популярную мелодию машина сможет оркестровать меньше чем за минуту, композитор затратит на это почти три дня.

Как видим, в музыке, как и в литературе, применение математических методов и электронных машин направлено не на создание шедевров, а для анализа творчества, для обнаружения некоторых тонкостей, которые скрываются сегодня за очень туманным и емким словом «вдохновение».  {169} 

И наконец, о том, что пока неизвестно
(Машинное творчество? Будет?)

Рассмотрим еще несколько попыток проникновения математики в сферу искусства.

Луначарский когда-то говорил, что нельзя отвергать те огромные услуги, которые может оказать изобразительному искусству изучение законов оптики (физическая сущность света, цвета, пропорции, перспективы и т. д.) и физиологического строения соответствующих органов ощущения. Но в изобразительном искусстве дело обстоит не так, как в музыке. Здесь не выработано законченных физико-математических теорий. То, что было возможно для уха, оказалось невозможным для глаза.

Правда, сегодня положение несколько изменилось. В связи с бурным развитием телевидения большое внимание уделяется математическому анализу непрерывно меняющихся сообщений — изображений, передаваемых по телевидению.

Любое изображение можно разложить на множество отдельных элементов — точек, каждая из которых — сигнал. В фототелеграфии точка-сигнал принимает одно из двух значений — «черное» или «белое». То же ноль и единица.

Для телевизионного изображения двух значений сигнала недостаточно. Число градаций яркости каждого элемента доходит до нескольких десятков. Общее число точек, необходимое для передачи телевизионного изображения, определяется разрешающей способностью нашего глаза. Оно обычно достигает не менее двухсот тысяч, а в советских телепередачах доходит до пятисот тысяч.

Если взять только десять градаций яркости для каждого элемента телеизображения, а число элементов в изображении — 200 тысяч, то значение энтропии телевизионного сообщения достигает внушительного числа 500—600 тысяч бит (двоичных единиц информации).

Конечно, из огромного числа возможных комбинаций значений яркости во всех точках экрана осмысленные комбинации — изображения — составляют ничтожную часть. Все остальное на экране — беспорядочное собрание точек разной яркости, лишенное какого-либо сюжета.

А в цветном изображении, близком к хорошей иллюстрации  {170}  в журнале, количество информации удваивается по сравнению с черно-белым изображением.

Количество информации, необходимое для передачи всего богатства красок и оттенков подлинного художественного произведения, вряд ли можно подсчитать. Уместно здесь вспомнить об удивительном сообщении, опубликованном в дельвиго-пушкинской «Литературной газете» свыше ста лет назад. Вот оно:

«В одном весьма занимательном сочинении знаменитого Гете сказано, что в Риме художники, делающие мозаические картины, употребляют 15 тысяч различных красок, из коих каждая имеет 50 оттенков, от самого темного до самого светлого, что составляет 750 тысяч разных теней, весьма легко отличимых художниками. Казалось бы, что, имея в своем распоряжении 750 тысяч красок, можно передавать во всей точности всякую живописную картину, по художники при таком удивительном избытке жалуются еще на недостаток некоторых необходимых теней».

Чем объяснить такую ненасытность художника, столь высокую требовательность к палитре, такое неуемное желание добиться предельной точности и достоверности в передаче всех оттенков всех цветов? Вряд ли мы получим исчерпывающий ответ. А ведь не менее важен и другой вопрос: чем объяснить потрясающую способность глаза и памяти классифицировать такой хоровод красок, и не просто классифицировать, а художнически распределять их на картине, передавая тончайшие оттенки, подмеченные в жизни?

Я коснулся лишь информационной стороны математического анализа в изобразительном искусстве — речь шла о воспроизведении, а не о создании картины.

А как же обстоит дело с алгоритмическим аспектом?

В последнее время возникло новое научное направление —семиотика, объектом которой являются любые системы знаков, используемые человеком. Считают, что методы семиотики в гуманитарных науках, возможно, сыграют роль математики в естествознании.

Понятия семиотики довольно сложны и еще полностью не оформлены. Любопытно, что в ней разрабатывается теория эстетического знака. В теории утверждается: «Одна из важнейших задач знака — квантование опыта, или, иными словами, внешних воздействий». Семиотика  {171}  ищет «общее математическое выражение» для прекрасного в человеческих произведениях и в природе. При этом произведение искусства рассматривается как текст, состоящий из символов, в который каждый подставляет собственное содержание.

Представители семиотики думают, что, располагая достаточным набором эстетических знаков, правилами их сочетания и «общим математическим выражением прекрасного», можно будет попытаться синтезировать произведение искусства, по крайней мере произведение абстрактное.

Представители семиотики считают, что искусство, как и язык, в каждый данный момент характеризует стремление к некоторой норме наряду с отклонением от нормы. И когда эти отклонения становятся частыми, они сами образуют новую норму (в этом отношении аналогия с самовоспроизводящими системами в кибернетике).

Необходимо отметить, что представители семиотики поспешили раздвинуть ее рамки — до некоего всеобщего метода в искусстве. Ей еще рано становиться универсальным средством для анализа искусства. Пока еще большинство исследований в семиотике сводится к чисто формальным приемам без глубокого философского осмысления действительности и ее отображения в искусстве.

Чем семиотика обогатит теорию изобразительного искусства, пока говорить рано: -слишком мало сделано, слишком поверхностны наблюдения, слишком сложен объект изучения. Мы часто даже не представляем себе всей глубины этой сложности.

Сегодня можно, например, привести пример-шутку создания картины чисто математическим путем.

Если построить графики зависимостей, выраженных некоторыми уравнениями, то можно получить рисунок. Первое уравнение даст зрачки глаз (их центры) и ноздри, второе — уши и нос, третье — рот и зубы, четвертое — глаза, пятое — голову, волосы и бороду, шестое — усы и, наконец, седьмое — брови. (Начало координат графика совпадет с центром носа, ось расположена горизонтально, а положительное направление оси выбрано вверх.)

Остается лишь запрограммировать эти уравнения. По программе электронная вычислительная машина,  {172}  снабженная устройством для черчения графиков, выдает рисунок, очень примитивный, условный.

Некоторые назовут этот рисунок «детским». Согласиться трудно. В работах детей нас прельщает подкупающая непосредственность восприятия действительности, трогательная наивность ребячьего разума, кристальная чистота души ребенка, которая всегда открыто смотрит на вас с детского рисунка. А здесь? Рациональность. Жесткость формы. Геометрическая правильность. Какая-то дистиллированность живого.

И все же... И все же математические методы, вероятно, необходимы сегодня теории изобразительного искусства, так же как они необходимы в литературе и музыке. Они смогут помочь решить некоторые задачи формального анализа произведений.

Совсем иное можно наблюдать, когда достижения математики и электроники пытаются втиснуть непосредственно в творчество, в самый процесс художественного отображения жизни.

Во Франции одним скульптором создан танцующий робот. С помощью сложных устройств, действующих по определенной программе или же приходящих в движение под влиянием температурных колебаний, звуков, разноцветного освещения, электронный танцор выполняет под музыку всевозможные пируэты и глиссады, вибрируя всем своим металлическим «телом».

Все это можно было бы принять за шутку, за желание пооригинальничать, или, как говорят, поозорничать, если бы не далеко идущие выводы, которые уже сделали на Западе некоторые теоретики искусства.

— Может быть,— восторженно воскликнули они,— мы присутствовали при рождении новой отрасли искусства, связанной с техникой, нечто вроде синерамы, где искусство кино еще слабо, но где техника поражает новыми возможностями?

Выдвигаются даже идеи создания «кибернетических спектаклей», разыгрываемых электронными танцорами. Говорят, что эти семафоры на пуантах положат начало некоей «пластикосоциологии», которая будет преподносить людям «порции зрительных или слуховых эстетических потрясений высокого качества».

В подобных театрах, конечно, не останется места актеру-человеку. Его заменит робот-«сверхмарионетка»,  {173}  пластическая электронная кукла, которая воплотит «персонаж» в его «самых возвышенных чертах».

Мы прекрасно понимаем, что такому роботу легче всего уйти от жизни в абстрактное ничто. Такой робот и очень послушен будет: им легко сможет управлять электронный мозг кибернетического «драматурга».

Так замыкается некая цепь: электронные писатели, электронная музыка, электронный театр с электронными актерами — все в абстракционистской манере, в абстрактной атмосфере и абстрагировано от реальной жизни. Никакой опасности «опасных мыслей»!

Но вернемся к подлинному искусству и настоящей науке.

В искусстве и литературе, в музыке и эстетике мы без всякого опасения прослыть неточными пользуемся терминами: «больше», «меньше», «выше», «ниже», «красивее», «полнее», «ярче», «светлее», «громче», «содержательнее» и так далее. В науке и технике это совершенно недопустимо. Возможно, мы приближаемся к такому времени, когда встает вопрос об «уточнении» терминов искусства.

Хотелось бы обратить внимание и на такое, на первый взгляд будто бы и не очень существенное явление. Раньше технические идеи старались объяснять и описывать обыденными категориями, а иногда и понятиями искусства. Сегодня, наоборот, само искусство часто терминологически определяется через категории науки и техники. Вспомните хотя бы часто приводящееся высказывание: «Произведение искусства — всегда изобретение по форме и открытие по содержанию». Трудно отрицать, что слова «изобретение» и «открытие» взяты из арсенала науки и техники.

В эру кибернетической техники в условиях создания «думающих» машин ошибочное мировоззрение техницизма получает новую пищу для своего развития. Но это совсем не значит, что искусство нуждается для своего развития не в идеях, а в машинах и что техника, возможно, будет играть главную роль во всех видах искусства.

Нет! Техника, математика, электроника, если пытаться от них, а не от человека идти к искусству, разрушают красоту и прекрасное. К искусству надо идти от жизни, вооружаясь правильным мировоззрением.  {174} 

Коль скоро мы коснулись такой важной и еще мало-изученной проблемы, как анализ творчества с помощью «точных математических методов, хотелось бы обратить внимание на одно обстоятельство. Не очень-то одобрительно были восприняты попытки представителей точных наук — математиков, физиков, электронщиков — проникнуть в храм муз, в сокровенную область творчества и вдохновения. А между тем представители точных наук приветствуют вторжение искусства в, казалось бы, холодный и рациональный дом, где поселились эти знания.

Вот что писал о взаимоотношении между наукой и искусством замечательный физик нашего времени, один из создателей квантовой механики Нильс Бор: «Причина, почему искусство может нас обогатить, заключается в его способности напоминать нам о гармониях, недосягаемых для систематического анализа».

Ученый подметил, что литературное, изобразительное и музыкальное искусство образует последовательность способов выражения, в которой отказ от точных определений, характерных для науки, представляет больше свободы игре фантазии.

Не об этом ли говорил и основоположник науки о космических полетах Циолковский, утверждая, что научный расчет следует за фантазией и сказкой?

Как видим, чувственное, художническое восприятие помогает ученому в познании научной истины.

Но не следует забывать, что если бы внешность предмета целиком выражала его сущность, то наука была бы не нужна.

Ученый, чтобы отозвать явление, интересуется его скелетом, проникая к этому скелету анализом. Художнику же необходимо явление живым, полнокровным.

Сторонники математического анализа искусства часто приводят теперь слова пушкинского Сальери: «...поверил я алгеброй гармонию», стыдливо опуская продолжение стиха: «...звуки, как труп, разъяв. Музыку умертвил». К сожалению, это так. Алгебра сегодня только инструмент для формального анализа в искусстве и действует покуда как скальпель. Мы лишь в туманной дали, еле-еле проглядываем признаки возможного превращения этого режущего инструмента в одухотворенное перо поэта.  {175} 

Могут сказать: во всем сказанном противоречия. А какое новое зарождается без противоречий? И нечего бояться их — многие противоречия таят в себе зачаток открытия.

Мне кажется, что, приближая математику к искусству, не надо, как говорил Белинский, «видеть в искусстве своего рода умственный Китай, резко отделенный точными границами от всего, что не искусство в отрогом смысле слова... Искусство, по мере приближения к той или другой своей границе, постепенно теряет нечто от своей сущности и принимает в себя от сущности того, с чем граничит, так что вместо разграничивающей черты является область, примиряющая обе стороны».

Не менее важно и другое. Сближая музы и машины, не следует представлять машину, прочно отгороженной от человека. Человек должен внутренне ощущать «умную» машину как своеобразное продолжение себя. Как, например, мы ощущаем экскаватор — гигантской рукой, автомобиль — семимильными шагами, самолет — крыльями. Тогда музам не будут страшны никакие машины. Даже обладающие самыми что ни на есть удивительными способностями. Тогда искусство останется искусством! Ну, а если это чувство будет потеряно? Тогда плохо. Нарушение объективных законов искусства — отделение его от человека, носителя идей,— не проходит безнаказанно: искусство умирает. Ведь оно относится не только к области информации и не столько служит орудием познания, сколько организует идеи, воздействуя на эмоции людей, воспитывая их.

Сегодня, когда идет жестокая борьба за идейную чистоту нашего искусства, с особой остротой встает вопрос о правильном отношении к новым методам, которые берутся на вооружение для анализа искусства. Не случайно так называемые «новаторы» первыми ухватились за положения кибернетики. Некоторые из них с пафосом провозгласили рождение новой теории для нового искусства. Этих теоретиков очень обрадовало, что кибернетика, по их словам, объясняет «законы абстракции», тонкости формализма, претенциозные выверты глашатаев техницизма в искусстве.

На самом же деле, отбрасывая идейную сущность искусства и оставляя лишь формальную оболочку его, нетрудно свести все к голому пересчету знаков в «знаковой  {176}  системе», к чисто внешнему, хотя и математическому, описанию предмета в искусстве, к формалистическому подсчету элементов воздействия сигналов на органы человека. Все это становится предельно ясным, если только мы будем рассматривать искусство как явление общественной жизни человека. При этом, конечно, трудно отрицать необходимость применения в искусстве тех методов кибернетики, которые дают нам возможность развивать марксистские взгляды на развитие искусства. Нигде так не важно соблюдать чувство меры, как при попытке объяснять искусство.

Кибернетика и автоматическое управление

Академик В. Трапезников

Кибернетика — это наука об управлении, а управлением называется организация и реализация целенаправленных воздействий. Процессы управления мы наблюдаем всюду — и в живых организмах, и в автоматах, которые мы создаем, и в обществе, в котором мы живем. Но лишь сравнительно недавно была осознана важнейшая идея единства законов, которым подчиняются процессы управления, где бы они ни протекали — в нервной системе животного или человека, в вычислительной машине, в управляющих устройствах автоматики или в экономических структурах современного общества. Эта идея была положена в основу новой науки — кибернетики.

Целенаправленные воздействия предполагают наличие цели. А цель может появиться лишь у живого организма. Управление не существовало до появления жизни, оно возникло вместе с ее зарождением. Этот отличительный признак можно считать более характерной чертой, живых организмов, чем наличие обмена с окружающей средой, который может наблюдаться и в неживой природе, или чем материал, из которого построены живые организмы на Земле. Ведь никем не доказано, что в иных мирах невозможны иные физико-химические основы живых организмов. Но никто не может оспорить тот очевидный факт, что без  {178}  систем управления не мог бы существовать ни один живой организм.

С чередованием бесчисленных поколений совершенствовались формы жизни, усложнялись организмы и, наконец, жизнь, когда появился человек, стала познавать самое себя. Одним из важнейших актов этого познания явилось создание искусственных систем управления — детищ человеческого гения. Впервые в истории Земли появились автоматы — системы, в которых целенаправленные воздействия совершались без непосредственного участия живых организмов. Но человек — творец этих автоматов — вложил в них свою цель, заставил их служить себе.

Бесспорно, приоритет в области основных принципов управления принадлежит природе. И тем не менее появление первых автоматов было предвестником новой эры. Дело не только в практической пользе автоматики, но и в следствиях научного характера. Примитивные системы управления, созданные человеком, можно было разобрать «по косточкам». Человек получил возможность изучать те «клеточки» мира автоматов, те простейшие образования, познание которых необходимо для создания теории и выявления законов управления.

Лишь этим путем можно разобраться в сложнейших переплетениях взаимосвязанных систем управления, характерных для живого организма. Вот почему развитие теории управления базировалось на технических достижениях. Автоматы породили кибернетику. И до сих пор тот ее раздел, который занимается теорией управления в технических системах,— техническая кибернетика — является наиболее развитым. Именно в области технической кибернетики наблюдается особенно бурное развитие.

Но развитие кибернетики чрезвычайно важно для всех наук, которые с ней пересекаются. Принцип единства законов управления в любых системах имеет, кроме познавательной, и чисто практическую ценность. Он дает возможность проверять на неживых моделях различные гипотезы о функционировании нервной системы и тем самым помогает физиологам понять ее работу. Сотрудничество физико-математических, технических и биологических наук сулит переворот в биологии. Принцип единства законов управления неоценим и для инженеров, так как вдумчивое наблюдение деятельности человека и анализ ее физиологических  {179}  и психологических основ порождает новые идеи, новые принципы конструирования сложных автоматов.

Итак, процесс управления является основным признаком жизнедеятельности. Поэтому кибернетика, изучающая процессы управления в широком плане, оказывается связанной со всеми проявлениями жизни вообще и деятельности человека в частности.

Задачи широкой автоматизации в народном хозяйстве, сформулированные Программой партии, требуют выполнения большого комплекса научных исследований. Мы еще не умеем контролировать многие величины, не решены вопросы надежности, применение вычислительных и управляющих машин затруднено не только из-за их недостаточной надежности, но и потому, что многие автоматизируемые процессы не изучены и не подготовлены для использования таких машин.

Процесс управления осуществляется в течение всей жизни организма и в течение всей работы автоматизированной установки. В явном или неявном виде он всегда состоит из трех операций: изучение управляемого объекта; выработка стратегии управления; реализация принятой стратегии. Эти элементы присутствуют и в так называемых «разомкнутых» системах, где обратная связь замыкается через человека. Они присутствуют и в живой природе.

Проследим операции управления на простейшем примере — программном терморегуляторе: термометр, измеряя температуру объекта, изучает управляемый объект — это первая операция управления. Вторая операция — выработка стратегии управления. В случае терморегулятора — это изменение температуры по определенной программе, которая может быть задана человеком или рассчитана вычислительной машиной. Третья операция — реализация стратегии — это поддержание температуры на заданном уровне.

Обратимся к первой операции процесса управления — изучению управляемого объекта. Современная техника переходит от управления отдельными установками к управлению комплексами различных агрегатов, поэтому в большинстве систем информация для определения их состояния собирается с помощью многочисленных датчиков. Для обработки информации создаются специализированные вычислительные и логические машины, выявляющие нарушение нормального хода процесса.  {180} 

Подобные устройства начинают занимать все большее место в системах управления. Здесь возникает много научных задач по использованию новых физических явлений для контроля, по принципам создания высоконадежных систем, по выработке программ рационального сбора и обработки информации, обеспечивающих максимум полезных сведений при наибольшей простоте системы.

Сейчас мы находимся на пороге создания удивительных машин для изучения управляемого объекта машин, в которые заранее не заложены расчетные формулы для обработки информации. Я говорю об обучаемых и самообучающихся устройствах, которые в дальнейшем смогут определять состояние системы по ряду признаков, которые человек либо вовсе не способен оценить, либо оценивает лишь подсознательно. Это позволит вести процесс управления при неполной информации.

Один из наиболее интересных процессов обучения — это процесс обучения распознаванию зрительных образов. Образом называется восприятие, которое человек относит к определенной группе, умеет распознавать его, отнести именно к этой группе, хотя, может быть, никогда раньше данный представитель группы ему не встречался. Так, например, буква «А» есть образ, потому что начертания этой буквы, написанные разными почерками, воспринимаются как буква «А». Другими примерами образов являются понятия: «мужской портрет», «цифра 1» и т. д.

Как же происходит процесс обучения? Можно представить себе, что учитель, который уже умеет различать эти образы, продумывает систему признаков — своеобразную программу,— с помощью которых можно распознавать буквы или другие образы, и передает эту программу ученику. Такой подход имитируется во многих разрабатываемых сейчас машинах для чтения печатных или письменных букв. В подобном процессе обучения дело сводится к выработке признаков для включения их в хорошо продуманную программу.

Существует, однако, другой подход к процессу обучения, значительно более интересный с точки зрения его имитации в машине. Учитель, не пытаясь вырабатывать признаки и объяснять, как надо различить буквы «А» и «Б», показывает ученикам по несколько представителей букв, и говорит, какие это буквы. Очень скоро ученики начинают уверенно отличать буквы, хотя признаки букв  {181}  или программы для их распознавания учениками не были переданы.

Одним из сотрудников Института автоматики и телемеханики была выдвинута гипотеза, названная им гипотезой компактности. Эта гипотеза дала возможность объяснить процесс обучения и искусственно воспроизвести его, хотя, конечно, вовсе не обязательно, что процесс обучения в живом мозге происходит именно так.

Указанная идея была положена в основу программы, разработанной в нашем институте и реализованной на цифровых машинах Московского вычислительного центра и некоторых других организаций. Первые же опыты дали удивительные результаты. Вначале были поставлены опыты по обучению машин распознаванию пяти цифр: 0, 1, 2, 3 и 5 (цифра 4 не использовалась во время первых опытов, так как по начертанию она похожа на 1).

Было заготовлено по 200 начертаний каждой цифры, написанных разными почерками. По 40 образцов каждой цифры было использовано для обучения, а остальные 160 образцов использовались для проверки того, хорошо ли научилась машина распознавать. В ходе обучения машине показывали 40 отобранных цифр и сообщали условным кодом, какая это цифра. Затем показывали остальные 160 вариантов каждой цифры, не виденных ранее машиной, и она должна была распознавать их. Из 800 опросов машина ошиблась лишь в четырех случаях.

Первые опыты окрылили сотрудников института, и были поставлены более широкие опыты, в ходе которых машина успешно обучилась распознавать все десять цифр на очень небольшом учебном материале. Сейчас подготовляются опыты по обучению машины распознаванию всех букв алфавита и даже портретов. Одновременно в одной из лабораторий Академии медицинских наук ведутся опыты над животными для выяснения того, в какой мере правдоподобна гипотеза компактности применительно к высшей нервной деятельности.

Успех опыта по обучению процессу распознавания открывает перед автоматикой необычайные возможности. Быть может, окажется целесообразным конструировать однотипные машины для анализа различных ситуаций, а затем специализировать эти машины путем обучения.

Уже сейчас ясно, что в ближайшее время удастся, обучать машины не только распознаванию образов, но обучать  {182}  их более сложным процессам. Обращаясь в будущее, мы видим удивительные машины, обучаемые для замены человека при выполнении им самых тонких операций. Можно представить себе машину, которая обучается распознавать по звуку работающего агрегата его неисправность или прослушивая биение сердца, ставить диагноз.

Разумеется, от первых опытов до реализации этих идей предстоит длительный и напряженный путь, но первый успех вселяет уверенность, что подход к построению машин, сначала одинаковых, а затем обучающихся различным возможностям, плодотворен и что в этом — одно из важнейших направлений автоматики.

Вторая операция процесса управления — выработка стратегии (программы) управления. В живой природе она в основном вырабатывается в процессе развития вида и передается по наследству.

В системах автоматического управления общая стратегия всегда задается человеком, однако степень детализации этой стратегии может быть различной. В подавляющем большинстве современных установок режим процесса, программа управления задаются человеком во всех подробностях.

Однако в конечном итоге нас интересует общий результат работы, качество получаемого продукта, экономичность установки и т. п.

Требование наибольшей экономичности процесса заставляет искать условия, обеспечивающие наивыгоднейший режим агрегата, цеха завода, наконец целой отрасли производства. В связи с таким усложнением задач управления человек оказывается не в состоянии переработать всю информацию, необходимую для принятия наилучших решений. Эта задача может быть решена только с помощью машин.

Сейчас наметились два принципиально различных пути определения наилучшей стратегии управления. Первый путь — это «жесткая» стратегия, при которой вычислительная машина, обработав, собранную информацию и выяснив состояние системы, определяет необходимые режимы установки.

Однако этот путь требует подробного математического описания процесса, что иногда затруднительно, а также знания всех условий работы системы, которые могут с течением времени изменяться. Поэтому был намечен  {183}  также другой путь — автоматическое приспособление к изменяющимся условиям.

Известно, что живые организмы обладают исключительно высокой приспособляемостью. В чем ее секрет? Оказывается, что главными условиями приспособляемости является гибкость структуры организма, с одной стороны, и целенаправленность изменения этой структуры — с другой*.

Эти особенности начали использовать и в области автоматики. За последние годы мы стали свидетелями упорного и настойчивого стремления к увеличению гибкости структуры управляющих устройств. Появляются новые элементы, надежные и малогабаритные, которые можно соединять различными способами в больших количествах. Появляются новые схемы элементарных блоков, грубо, в общих чертах моделирующие поведение нервных клеток — так называемые модели нейронов. И наконец, появляются новые типы схем и устройств, моделирующие черты построения нервной ткани.

Но одной гибкости структуры еще мало. Нужно снабдить эту структуру способностью к целенаправленному изменению и приспособлению.

Наиболее общим видом процессов приспособления является поиск. В процессе поиска совершаются пробы, эксперименты, разведка. Анализ их результатов позволяет нащупать пути рационального приспособления. И вот в технике начинается развитие систем автоматического поиска, использующих метод «проб и ошибок». Этот тип систем нов в технике, но для природы поиск — совсем не новый метод. Ведь механизм естественного отбора в основном состоит в том, что из различных форм живых организмов, образующихся в природе (их можно назвать «пробами»), выживают лишь наиболее приспособленные. Они передают потомству свои специфические черты, обеспечивающие большую жизнеспособность. В результате природе удалось, варьируя миллиарды организмов, образовать высокоразвитые виды живых существ.

Появляется идея — нельзя ли, искусственно ускорив поиск и рационализируя его методы, получать таким путем новые типы сложных автоматов? Эта идея воплощается в новых исследованиях, в частности, в системе автоматического синтеза. Разработанный в Институте автоматики и телемеханики автоматический оптимизатор, пробуя  {184}  различные варианты, изменяет характеристики и даже структуру управляющего устройства так, чтобы система автоматического управления, которую хотят усовершенствовать или синтезировать заново, приобрела наивыгоднейшие свойства.

Такие оптимизаторы (некоторые из них уже переданы в серийное производство) будут применяться в самых различных областях проектирования и научных исследований. Несомненно, мы присутствуем при зарождении и развитии интереснейших идей, которые позволят возложить на автоматические устройства новые виды интеллектуала ной деятельности человека.

На принципе автоматического поиска базируются и новые виды устройств, которые могут управлять, приспосабливаясь к изменяющимся условиям. Разработаны теория и принципы действия подобных устройств. Они уже освоены промышленностью и поддерживают оптимальные режимы металлургических печей, радиопередатчиков и других объектов, обеспечивая существенный экономический эффект»

Дальнейшим развитием систем с автоматическим приспособлением явятся самообучающиеся устройства, накапливающие опыт управления и повышающие свою «квалификацию».

Здесь уместно рассмотреть часто возникающий вопрос: может ли машина выполнять функции, которые не были заранее заложены в нее?

На это можно ответить утвердительно. В самом деле, конструктор систем, о которых шла речь, закладывает в них вовсе не закон поведения, необходимый для тех или иных случаев использования системы. Конструктору достаточно снабдить систему гораздо более общим свойством — способностью совершенствоваться и обучаться и заложить общий критерий, оценивающий результат ее работы (например, быстродействие). Реализуя эту способность, автоматы смогут сами вырабатывать наилучшие структуры и законы поведения, которые в ряде случаев окажутся неожиданными даже для их конструктора.

Поэтому можно предвидеть создание систем, автоматически совершенствующих свою структуру и этим обеспечивающих прогресс, в какой-то мере напоминающий прогресс у живых форм. Здесь несомненно можно ожидать интереснейшего продвижения науки.  {185} 

Третья операция — реализация принятой стратегии управления.

В технических устройствах эта задача состоит в том, чтобы возможно оперативнее и точнее устанавливать выбранные режимы работы. Однако очень важно обеспечить наибольшую эффективность управления путем максимального использования энергетических, прочностных и других ресурсов системы.

Принципы именно такого, оптимального управления получили в дальнейшем широкое распространение на практике.

Технические задачи, связанные с построением систем оптимального управления, привели к формулировке математических проблем, которые были успешно решены академиком Понтрягиным и его сотрудниками и явились важным вкладом в вариационное исчисление.

Есть основания полагать, что некоторые процессы управления в живых организмах протекают в соответствии с принципами оптимального управления. Сотрудники Института автоматики и телемеханики совместно с биологами и медиками проверяют эти предположения на живых объектах.

Системы автоматического управления выполняют ряд функций человека и даже превосходят его в этой области. Однако было бы неправильно видеть назначение управляющих автоматов в полном вытеснении человека из процессов управления. В большинстве случаев современные системы управления представляют собой системы «человек и автомат», в которых человек, вооруженный сложнейшей и тончайшей техникой, продолжает играть роль командира, принимающего окончательное решение. Поэтому невозможно решать задачи управления, ограничиваясь лишь техническим их аспектом, не учитывая психологических и физиологических факторов, связанных с участием человека в процессах управления. Человеку должно быть отведено такое место и он должен быть поставлен в такие условия, чтобы его труд был как можно более содержательным и легким. Такие работы начаты и в нашем институте в содружестве с психологами и физиологами.

Высокоорганизованные системы автоматического управления с каждым годом будут выполнять все более сложные функции. На этом пути проблемы техники будут все теснее переплетаться с проблемами других отраслей науки.  {186}  Здесь потребуется самая тесная кооперация с математиками, физиками, химиками, физиологами, психологами.

Проблема автоматического управления несомненно явится центром кристаллизации многих отраслей науки. Автоматическое управление — это дерево, прочно стоящее на земле и питающееся соками актуальных практических задач автоматизации, а вершиной уходящее в область тончайших проблем высшей нервной деятельности человека. Здесь можно ожидать исключительно интересных и важных продвижений науки, которые помогут создать высокосовершенную технику коммунистического общества.

Автоматизация умственного труда

Академик Н. Бруевич

Машина моделирует...

Несомненно, решение математических уравнений и вычисления по строго определенным правилам, приводящие к решению поставленной задачи, относятся к умственной деятельности человека. Система вычислений, выполняемых по таким правилам, называется алгоритмом решения задач. Существуют машины, которые решают уравнения и вычисляют значения различных функций очень быстро и с большей точностью. Особенно важно то обстоятельство, что машины могут решать и такие уравнения, которые человек без их помощи решить не в состоянии. Машины чрезвычайно расширили вычислительные возможности человека. Во многих технических задачах теперь удается получать ответ с помощью вычислений на машинах. Вычислительные машины позволяют освободить исследования от постановки некоторых опытов. С другой стороны, перед экспериментом можно ставить более глубокие задачи, состоящие в том, чтобы выяснить вопросы, которые нельзя определить вычислениями. Реальный эксперимент в натуре можно заменить экспериментом с помощью вычислительных машин.

Машины для вычисления обычно именуются математическими машинами. Одни из них можно построить, использовав физическую систему, в которой происходят  {187}  процессы, описываемые уравнениями, подлежащими решению. Процессы могут быть самой различной природы: например, движение твердых тел, движение жидкостей и газов, различные электрические и магнитные явления. Эти машины известны под названием моделирующих машин. Раньше это были механические машины, сейчас это главным образом машины электронные. За человеком остается проектирование и изготовление моделирующих машин, а также настройка их таким образом, чтобы в машине происходил процесс, описываемый уравнениями, которые предстоит решить и которые преобразованы к удобному для настройки виду. Эти уравнения называются машинными. Машины решают их быстро и с удовлетворительной точностью.

Моделирующие машины удобно использовать для испытаний различных автоматических устройств в условиях, приближающихся к естественным. Например, автоматическое управление самолетами осуществляется специальными приборами, называемыми автопилотами. Конструкции новых автопилотов приходится испытывать на самолетах. Если автопилот недоработан и имеет дефекты, то при испытании в воздухе могут возникнуть ненормальности в полете, которые может ликвидировать только весьма опытный и внимательный летчик. Полетные испытания автопилота можно заменить испытанием его модели на моделирующей машине, которая будет настроена таким образом, чтобы оказывать на автопилот, соединенный с нею, то же воздействие, какое производит летящий самолет на управляющий им автопилот. В результате удается осуществить более совершенную конструкцию автопилота.

считает...

Другой класс математических машин создается на основе иного принципа. Дело заключается в том, что численные решения уравнений можно искать в виде определенной последовательности различных арифметических действий, выбранной согласно специальному разделу математики, известному под названием численных методов математического анализа. Решения уравнений в конечном счете приводятся к последовательности арифметических операций, но для разных типов уравнений получаются разные последовательности. Важно то, что необходимо выполнять только  {188}  арифметические действия в самых разнообразных последовательностях и в больших количествах. Математические машины, о которых сейчас идет речь, предназначены для выполнения именно таких последовательностей арифметических вычислений. Таким образом, эти машины должны иметь: устройство, выполняющее арифметические действия над числами (арифметическое устройство); устройство, управляющее осуществлением необходимой последовательности арифметических действий (устройство управления); устройство, хранящее заданные числа, результаты промежуточных вычислений и окончательные результаты (запоминающее устройство). Это основные устройства, или блоки, такой математической машины. Эти машины известны под названием цифровых математических или вычислительных машин. Они позволяют получать численные решения уравнений с большой скоростью и заданной точностью и способны решать самые разнообразные математические уравнения. За человеком остается проектирование и изготовление машин, выбор методов решения и составление последовательности выполнения арифметических действий для получения численного решения заданных уравнений. Последовательность называют программой вычисления. Конечно, использование математических машин целесообразно только в том случае, когда составление программы значительно легче, чем выполнение самих вычислений.

Цифровые вычислительные машины имеют устройства, облегчающие программирование. Дело в том, что в программах не нужно записывать многократные повторения одних и тех же последовательностей арифметических действий: достаточно указать, сколько раз их нужно повторить. Программа может не указывать порядок вычислений. Взамен этого она может содержать указание о том, что при таких-то условиях дальнейшее вычисление должно пойти по такому-то пути, а при других условиях путь будет другой, определенный самой программой. В программу вычислений в качестве отдельных компонентов могут входить ранее составленные программы вычислений для решения других, более простых уравнений. Конечно, все это облегчает составление программ вычислений и делает программы более компактными.

Так или иначе, составление программ вычислений является важным трудом, отнимающим определенное время  {189}  на подготовку машины к решению задачи. Очень заманчиво передать составление программы вычислений самой машине, указав при этом способ приведения решения уравнений к последовательности арифметических действий. Уже в течение ряда лет не без успеха делаются попытки составить программы, предназначенные не для вычисления на машинах, а для составления программ вычислений на машинах при решении разных задач.

«рассуждает»...

Выполнение арифметических действий над числами в вычислительной машине сводится к осуществлению ряда операций математической логики. В математической логике рассматриваются переменные, имеющие только два значения: одно называют истинным, другое ложным, или одному значению соответствует слово «да», другому — «нет», или одному значению приписывают число 1, а другому — число 0. Такие переменные называют высказываниями. Для выполнения арифметических действий приходится осуществлять логическое сложение, умножение, отрицание и другие сложные функции этих операций. Логическая сумма нескольких высказываний равна единице, если хоть одно из высказываний слагаемых, или несколько слагаемых, или все слагаемые равны единице. В остальных случаях логическая сумма равна нулю. Логическое произведение двух высказываний равно единице, если оба высказывания-сомножителя равны единице, в остальных случаях логическое произведение равно нулю. Логическое отрицание высказывания равно единице, когда само высказывание равно нулю, и наоборот.

Таким образом, выполнение арифметических действий над числами показало, что вычислительные машины могут выполнять логические операции. Эти машины можно применять для решения уравнений. Этим существенно расширяется область применения вычислительных машин.

управляет...

Мы только что отметили, что вычислительные машины производят вычисления по программам, введенным в машины человеком, а моделирующие машины настраиваются человеком.  {190} 

Однако при автоматизации процессов управления, например в сельском хозяйстве (посевы, уборка, транспортировка), в управлении народным хозяйством (при составлении планов, увязке, регулировании выполнения и корректировке их), трудно заранее выбрать задачи, с которыми в будущем придется встретиться. В процессе управления трудно так сформулировать задачи и их программировать, чтобы это оказалось как раз то, что необходимо в ходе управления. Поэтому приходится затрачивать очень много труда на выбор и формулировку задач й составление программ для их машинного решения, и этот труд часто не удается широко использовать.

В чем же причина трудностей? Главное в том, что машина не приспосабливается к новым ситуациям так гибко и легко, как человек. В самом деле, сильные стороны человеческого мозга по сравнению с машинами состоят в том, что он способен одновременно обрабатывать большое количество данных, выбирая довольно правильно достоверные и существенные части и отбрасывая второстепенные, приходить к довольно правильным решениям на основе неполной информации. Человек способен менять поведение при изменившейся обстановке. Он знает, как делать индивидуальные выводы. Все эти свойства можно кратко характеризовать словами — человек мыслит содержательно, а не формально. Расширение области применения вычислительных машин связано с заменой в какой-то мере содержательного мышления человека с формально-логическим поведением машин.

Отсюда намечается путь лучшего приспособления вычислительных машин к задачам управления. Вычислительные машины будут более полезны и удобны в автоматизации управления, если их процессы не будут столь полно предписаны или, иначе говоря, детерминированы заранее, если перед ними можно будет ставить задачу, а они сами выберут подходящий путь решения и пройдут этот путь с надлежащей быстротой и точностью.

«слушает»...

В процессе управления возникает много задач, которые необходимо решить в ограниченное время. Это заставляет особенно серьезно ставить вопрос о простоте ввода данных в машину и вывода результатов или, иными словами, об  {191}  организации связи между человеком и машиной. Можно осуществить связь с помощью человеческой речи и рисунков, набрасываемых человеком на бумаге и передаваемых в машину. Чтобы машина могла распознать слова, используют так называемый «шаблон», который вводится в запоминающее устройство машины. Этот шаблон представляет собой спектрограмму звучания какого-либо слова, произнесенного оператором. Чтобы исключить ошибку из-за различных оттенков произношения слов, оператор повторяет их несколько раз. Затем в машину вводят печатный эквивалент произнесенного слова. В дальнейшем, когда оператор диктует задачу, машина при помощи специального устройства анализирует каждое «услышанное» слово, сравнивает с шаблонами и таким образом расшифровывает. Для придания смысла набору слов, введенному в машину, нужно еще учесть окончания склоняемых и спрягаемых слов, грамматику фраз. Нужно записать в машине задачу специальным машинным кодом. Распознавание фраз гораздо сложнее распознавания отдельных слов. Создание связи на основе человеческой речи является трудной задачей, но ее осуществление значительно повысит возможности применения вычислительных машин.

переводит...

С помощью программирования на вычислительных машинах можно решать задачи, относящиеся ко многим областям умственного труда человека; иначе говоря, машина принимает участие в интеллектуальной сфере деятельности человека. Такое применение вычислительных машин имеет большое значение для развития кибернетики.

Поучителен пример с автоматизацией перевода с одного языка на другой. Когда переводит человек, он хорошо понимает текст и хорошо знает язык и оригинала и перевода. Вполне понятно, что переводческая машина не в состоянии понимать значение слов и грамматических категорий обрабатываемого текста. Машинный перевод является интересной кибернетической задачей, ибо он должен предусматривать осуществление некой процедуры, равнозначной процессу «понимания».

Возможность перевода основана на том, что человеческие языки, различаясь структурой, грамматикой, лексикой (словарный состав языка), все же имеют единый логический  {192}  строй; иными словами, везде подлежащее есть подлежащее, сказуемое остается сказуемым, дополнение — дополнением и т. д. Чтобы машины могли переводить текст, его необходимо закодировать чисто формальными символами, формально указать операции над кодом, подлежащие выполнению.

Исследования последних лет были направлены на то, чтобы увеличить часть работы при переводе, выполняемой автоматически, и этим свести к минимуму неавтоматическую работу. Для этого нужно специально подготовлять текст, добиваясь несложности его грамматической формы и сравнительно небольшого запаса слов. (Запас составляют из слов общего назначения и из набора слов, относящихся к соответствующей области науки или техники.) Такой текст перед вводом в машину необходимо закодировать в цифровой форме.

Трудности стоят при разработке автоматического словаря переводческой машины как в части объема словаря, так и содержания: нужно ли помещать в словаре целые слова или их основы, что должно быть указано о суффиксах и префиксах, и т. д.

Практическое значение машинный перевод будет иметь в первую очередь для обработки научных, технических, медицинских и других специализированных текстов, так как в текстах, относящихся к этим областям знания, используется сравнительно немногочисленный запас слов и употребляются несложные грамматические формы. С такими текстами можно и не проводить никакой специальной подготовки к переводу.

информирует...

Интересны и информационные машины. Их задача состоит в том, чтобы накапливать и хранить информацию и выдавать различные справки. Материал в машину нужно помещать согласно классификациям, отработанным самым тщательным образом, четко, по различным областям знания. Наиболее трудными и важными будут ответы на вопросы — в каких книгах и статьях имеется рассмотрение поставленного вопроса; не менее трудно получение соответствующих извлечений и цитат. Эта трудность связана с тем, что машина не понимает хранимого текста, не  {193}  способна делать выборки по существу. Хранимую информацию приходится кодировать посредством небольшого числа основных понятий, через которые выражаются все остальные. Вопрос, на который должна ответить машина, кодируется таким же образом. Для выдачи ответа машине нужно сравнить код вопроса с хранимыми кодами.

Такова идея организации получения ответов на поставленные вопросы.

программирует...

Для решения различных задач в последние годы разрабатываются программы, не являющиеся вполне детерминированными, т. е. не указывающие определенный путь решения задачи. Ученые пробуют составить программы, в которых предусматривается некая система поиска, основанная на так называемых догадках. Отсюда идет название этих программ — эвристические (поисковые по наводящим вопросам).

Привлекательная сторона этих программ в том, что с их помощью в вычислительные машины можно вводить разнообразные задачи из обширных областей знания, строго очерченных. Машины будут эти задачи анализировать, решать и выдавать результаты. Иными словами, можно не ограничиваться постановкой задач, заранее предвиденных и проработанных.

Важным достижением является создание эвристической программы для доказательства вычислительной машиной различных теорем геометрии. В программу входит алгоритм, называемый «схемой» и предназначенный для координатного представления условий теоремы и промежуточных результатов. Алгоритм может выполнять ряд операций по качественному описанию схем, в программу также входит алгоритм по логическому анализу задачи. С помощью этой программы было решено много задач геометрии, включая и такие, которые для человека были бы несомненно трудны, если бы ему не разрешалось применять другие геометрические понятия и исходные теоремы, кроме использованных в программе.

Составление программ для решения интеллектуальных проблем в области управления промышленностью, технологическими процессами производства труднее, чем разработка программ в области геометрии, где формализация гораздо значительнее.  {194} 

«обучается»...

Важно отметить, что на обучение машин удобно смотреть как на особую форму программирования некоторых задач. Что же надлежит предусмотреть в вычислительной машине, чтобы был возможен процесс обучения? При обучении поведение машины не может быть строго определенным, так как иначе машина или может выполнять до обучения то, чему ее учат, или результаты обучения будут противоречить заложенной в машине программе и, следовательно, не будут использованы. Обучение возможно при существовании в режиме машины некоторой неопределенности, которая ликвидируется в процессе обучения.

Условия обучения, промежуточные этапы и результат необходимо записывать в запоминающем устройстве машины в упорядоченной форме. Эта запись будет программой решения задач, совпадающих с теми, которым машина научена, или задач, логически связанных с заученными.

Правильность процесса, происходящего в машине при обучении, и достоверность записи в «памяти» оцениваются самой машиной по критерию, введенному в нее человеком. Может быть и по-другому: вычислительная машина сообщает данные другой машине или человеку и получает от них указания о том, справедлив ли полученный результат.

Упорядочение записи в машинной «памяти» подразумевает запись по адресам, которые позволяют легко находить нужные сведения и пользоваться ими при повторном решении выученных задач.

Например, в последние годы была предложена машина, отыскивающая выход из лабиринта, так называемая «мышь». «Мышь», приводимая в движение мотором, двигалась по лабиринту, возвращалась обратно, если попадала в тупик, отыскивала новые боковые проходы, обследовал их и в случае нового тупика снова возвращалась. Так продолжалось пока не был найден выход из лабиринта. Вспомним греческий миф о Тесее, попавшем в лабиринт. Он нашел выход с помощью клубка ниток, который позволил ему систематически обследовать все проходы и добраться до выхода. Запись пройденного «мышью» пути и «памяти» машины и адресная система записи играют в ней ту же роль, что клубок ниток у древнего героя.

Конечно, запоминающее устройство вычислительной машины резко отличается от естественной памяти человека  {195}  или животного: «запоминание» машины есть запись информации. Для этого достаточно одного управления, повторения излишни. Естественная же память требует длительной тренировки, чтобы запомнить информацию. С другой стороны, стирание записанного в запоминающем устройстве не оставляет никаких следов об информации, полученной машиной в процессе обучения. Естественная же память забывает постепенно и, по-видимому, не полностью.

Управление обучающейся машиной должно быть таким, чтобы по специальному внешнему сигналу устройство управления заставляло машину делать то, что было записало при обучении.

В вычислительной машине, проходящей обучение, важно иметь случайный элемент. Им может быть генератор случайных чисел. Тогда обучение проводят методом отгадок и отмечают те случаи, когда получается правильный результат.

Пусть, например, вычислительная машина должна найти определенное количество чисел, лежащих между 50 и 200 и равных квадрату суммы своих цифр. Условимся после запятой иметь два разряда. Составляем программу для вычисления квадрата суммы цифр и для сравнения величины квадрата со взятым числом. Настраиваем генератор случайных чисел на выдачу случайных чисел по закону равной вероятности в интервале от 50 до 200. Для каждого числа выполняются вычисления по программе. В случае удовлетворения условий результат записывается в запоминающем устройстве в порядке возрастания чисел. Ввиду большого быстродействия заданное количество чисел, удовлетворяющих условию, будет найдено очень быстро.

После этого вычислительная машина, руководствуясь записью, будет выдавать по требованию справки о числах, удовлетворяющих поставленным условиям.

Можно те же результаты получить систематическим обследованием чисел, лежащих в заданном интервале. Запоминающему, устройству придется хранить запись чисел, удовлетворяющих условиям, и чисел обследованных, но непригодных. Вот почему первый путь, несмотря на возможные, но маловероятные повторения, более прост.

Еще один пример. Возвратимся к вопросу об использовании голоса оператора для быстрого ввода текущих данных в цифровые вычислительные машины. Допустим, с  {196}  вычислительной машиной работает новый оператор. Его речь отличается от речи предыдущего оператора. Поэтому машина может неправильно расшифровать произнесенные им слова. Чтобы этого не случилось, машину нужно подготовить, обучить для работы с новым человеком. Обучение можно выполнить, например, следующим образом. Оператор по очереди произносит все слова, а машина письменно сообщает, как она его поняла. Ответ дается на основе сравнения спектрограммы произнесенного слова с имеющимися в машине словами-шаблонами.

Если машина неуверенно расшифровывает произнесенное слово или постоянно дает неправильный ответ, то новый оператор заготовляет для таких слов новые шаблоны.

К сожалению, вопрос об обучении вычислительных машин пока еще мало изучен, хотя такие машины будут весьма полезны для автоматизации управления.

В настоящее время происходит процесс автоматизации в области умственного труда человека. Особенно значительны успехи в машинном решении различных вычислительных задач. Уже сейчас возможности людей в решении научных и научно-технических проблем резко возросли благодаря проникновению математики и вычислительной техники в обширный круг наук, усилилось значение математических методов в науках. Без развития вычислительной техники проникновение математики не дало бы столь серьезных достижений, а в некоторых случаях было бы просто невозможно.

По существу мы находимся в самом начале потрясающего по своей грандиозности процесса. Сейчас самая важная проблема — это расширить границы применения машин в области интеллектуального труда, разработать новые методы для такого применения, развить теорию автоматов, в том числе вычислительных и управляющих машин, создать более совершенные такие машины.

Ведь нашему народу предстоит решать главную экономическую задачу — в течение двух десятилетий создать материально-техническую базу коммунизма. А это значит, в частности,— полную электрификацию страны и совершенствование на этой основе техники, технологии и организация производства и полную их автоматизацию.

Программа нашей партии указывает, что для этого нам надо будет все больше переходить к созданию цехов и предприятий-автоматов, ускорить внедрение высокосовершенных  {197}  систем автоматического управления. Надо будет также широко применять кибернетику, электронные счетно-решающие устройства для научно-исследовательских и плановых работ, проектно-конструкторской практики, для статистики и управления.

Человек, развивая науку и создавая совершенные машины, все время поднимается на более высокие ступени развития. Можно с уверенностью предвидеть время, когда сферу деятельности машин человек расширит до таких пределов, что совершенно отпадет всякая необходимость в так называемой «черновой» работе. На долю человека останется высшая сфера деятельности -— содержательное мышление.

Кибернетика и управление производством

Член-корреспондент АН СССР В. Глушков

Кибернетика в современном понимании представляет собой теоретическую основу автоматики. Среди других актуальных проблем автоматизации, которые призвана решать кибернетика, особое место занимают проблемы, связанные с применением средств автоматизации в умственном труде. Разумеется, в условиях сегодняшнего дня не всегда легко отделить физический труд от умственного. Однако существует ряд областей деятельности человека, которые всегда было принято относить к сфере чисто умственного труда. Именно о таких областях и идет речь.

Естественно, прежде всего возникают два вопроса: в какой мере применение средств автоматизации в умственном труде возможно, а если возможно, то есть ли в нем необходимость?

На первый из этих вопросов уже сейчас можно дать вполне определенный ответ: никаких границ для применения средств автоматизации в умственной деятельности человека не существует. Более того, даже нынешние так называемые универсальные электронные цифровые машины в принципе пригодны — хотя далеко не всегда еще хорошо приспособлены — для автоматизации интеллектуальной деятельности любого вида. Остановка лишь за тем, чтобы изучить и точно описать управляющие этой деятельностью  {198}  закономерности. Правда, в настоящее время такие закономерности изучены лишь в достаточно простых случаях. Изучение же закономерностей мыслительных процессов в сложных случаях (например, в сфере творческой деятельности) сейчас только начинается и потребует, несомненно, затраты огромных усилий коллективов высококвалифицированных ученых.

Отвечая на второй вопрос, можно выделить ряд областей умственной деятельности человека, где автоматизация уже сегодня является крайне необходимой и может заметно ускорить темпы нашего движения вперед.

Первой и в настоящее время наиболее важной из таких областей является система учета, планирования и управления экономикой. Известно, что количество информации, перерабатываемой этой системой, возрастает гораздо быстрее, чем растет производство. Вместе с тем, темпы механизации и автоматизации (а следовательно, и рост производительности труда) в сфере планирования, управления и учета были до последнего времени значительно меньшими, чем в сфере материального производства. Достаточно сказать, что в наших планирующих органах, особенно в системе первичного учета, не хватает даже таких простых средств механизации, как арифмометры, со дня изобретения которых прошло уже несколько десятков лет.

В результате производительность труда огромной армии инженерно-технических и конторских paботников, занятых в сфере планирования, управления и учета, растет крайне медленно? Это отрицательно сказывается на развитии всего народного хозяйства, вызывает серьезные дефекты и просчеты в планировании, не позволяющие до конца использовать преимущества социалистического строя.

По мере дальнейшего роста производства объем поступающей от него информации, а следовательно, и трудности планирования будут увеличиваться. Ориентировочные расчеты показывают, что при сохранении существующего уровня качества планирования (а этот уровень совершенно не соответствует требованиям сегодняшнего дня) и при сохранении неизменным уровня технической оснащенности сферы планирования, управления и учета уже в 1980 г. потребовалось бы занять в этой сфере все взрослое население Советского Союза.

Стало быть, автоматизация управления и учета является задачей огромной общегосударственной важности.  {199}  В значительной своей части она может быть решена на базе уже существующих универсальных электронных цифровых машин.

Однако дело вовсе не сводится к одной лишь разработке и изготовлению соответствующих машин. Необходимо прежде всего коренным образом перестроить все формы ведения первичного учета с тем, чтобы получаемые первичные документы могли непосредственно вводиться в электронные цифровые машины. Создаваемая Единая государственная автоматическая система по переработке планово-экономической информации и управлению экономикой будет состоять из сети вычислительных центров, соединенных между собой современными линиями связи. Все данные, поступающие от народного хозяйства, будут без замедления кодироваться и поступать в эту систему. На основании поступающей информации система сможет автоматически находить оптимальные варианты планирования, вносить соответствующие коррективы, устранять возникающие диспропорции, регулировать материально-техническое снабжение.

Конечно, для достижения этой цели надо провести большую подготовительную работу.

Эффект, который может дать описанная система, огромен. Решение ряда частных планово-экономических задач, выполненное в существующих вычислительных центрах, показывает, что уже в настоящее время из-за неоптимального планирования теряется не менее 10% средств и материальных ресурсов, затрачиваемых на развитие производства.

Специалисты в области кибернетики уже привыкли, например, к тому, что при переходе к автоматическому планированию перевозок, как правило, получается экономия в размере 10—15%, а в некоторых случаях — до 50—60%. После корректировки плана перевозок сахарной свеклы, выполненной на одной из машин в Институте кибернетики Академии наук УССР, была получена экономия в 8%. А ведь за этими 8% только по одной группе свеклосеющих областей Украины скрывается 120 тысяч рублей годовой экономии и высвобождение 12 тысяч товарных вагонов!

К планированию и управлению экономикой весьма тесно примыкают оперативное управление производством и диспетчерская служба. Для автоматизации в этих областях в настоящее время можно с успехом применять  {200}  универсальные управляющие электронные цифровые машины, которые целесообразно концентрировать в специальных центрах оперативного управления. Первый образец такого рода машин, разработанный в Институте кибернетики, уже установлен на металлургическом заводе в Днепродзержинске. Этим положено начало созданию центра оперативного управления. С помощью машин, установленных в Киеве, в Институте кибернетики, выполнен ряд успешных опытов по управлению производственными объектами на расстоянии.

Накопленный к настоящему времени опыт позволяет надеяться, что широкое внедрение управляющих машин значительно повысит эффективность управления производственными процессами и улучшит использование оборудования.

Очень важным участком умственного труда, крайне нуждающимся в автоматизации, являются инженерно-конструкторская работа и техническое проектирование. Возникающие здесь задачи порою настолько сложны, что в ряде случаев уже сейчас никакой человеческий коллектив не в состоянии за разумное время найти действительно наилучший вариант проекта. Возьмем в качестве примера задачу нахождения наилучшего проекта железной дороги длиной в несколько сот километров, проходящей по горной местности. Выполненные в Институте кибернетики Академии наук УССР исследования показывают, что при обычном (ручном) методе проектирования лишь одна из частей этой задачи (оптимальное профилирование) не может быть решена с нужной степенью точности ранее чем за 50 лет! Вычислительная машина затрачивает на решение этой задачи всего несколько часов.

В настоящее время труд проектировщиков в лучшем случае автоматизирован лишь в части, касающейся выполнения наиболее сложных расчетов. Переход же к оптимальному проектированию требует комплексной автоматизации, при которой все этапы проектирования, включая оценку и сравнение различных вариантов, выполнялись бы автоматически на машинах. Такой переход потребует серьезных изменений в направлении научных исследований. Если раньше основные усилия специалистов были направлены на разработку методов проектирования, рассчитанных на использование их человеком, то теперь центр тяжести должен быть перенесен на разработку таких  {201}  методов, которые были бы ориентированы на использование электронно-вычислительных машин. При этом должны создаваться так называемые стандартные программы, пригодные для любых конкретных проектных заданий, а не частные, которые пришлось бы составлять заново для каждого нового проекта.

В Институте кибернетики Академии наук УССР выполнен ряд работ по автоматизации процессов технического проектирования. Помимо уже упоминавшегося оптимального профилирования дорог, можно в качестве примера указать еще на комплексную автоматизацию процессов проектирования и изготовления судокорпусных деталей или на проектирование электрических, газовых и водопроводных сетей. Опыт нашего и других институтов позволяет надеяться, что эффект при повсеместном переходе к автоматизированному проектированию мог бы составить многие миллиарды рублей в год.

Разумеется, решение такой задачи потребует немало времени и будет происходить отдельными этапами.

Важной областью умственной деятельности человека, где также ощущается известная потребность в автоматизации, является научное творчество. Увеличение его масштабов достигается Сейчас, как и в техническом проектировании, прежде всего за счет роста численности, научных работников и научно-вспомогательного персонала. Темпы этого роста таковы, что, при условии их сохранения в будущем, через 150—200 лет все население земного шара пришлось бы превратить в сотрудников научно-исследовательских учреждений.

Это убедительно свидетельствует о необходимости применения средств автоматизации в развитии самой науки. Вопрос о комплексной автоматизации этого процесса в настоящее время подготовлен пока еще в гораздо меньшей степени, чем автоматизация процессов экономического планирования и технического проектирования. Тем не менее известные перспективы наметились и здесь.

Помимо уже известной автоматизации различного рода расчетов и выкладок, выполняемых в процессе научного творчества, сейчас решается вопрос об автоматизации справочно-информационной и реферативной работы, занимающей значительную долю времени в работе современного ученого. Раскрываются заманчивые перспективы автоматизации (на базе универсальных электронных цифровых  {202}  машин) экспериментов и наблюдений с одновременной обработкой получаемых данных. В первую очередь это относится к современной экспериментальной ядерной физике и звездной астрономии.

Однако наибольший интерес представляет, по-видимому, автоматизация доказательств теорем в рамках различных дедуктивных теорий и построения теоретических схем, обобщающих результаты экспериментов. В этом направлении получены пока лишь первые робкие результаты, однако открываемые ими перспективы поистине грандиозны. Дело заключается в том, что пропускная способность мозга человека ставит известный предел для сложности создаваемых им теорий и доказательств. Уже сейчас встречаются случаи, когда для решения той или иной задачи в математике или теоретической физике исследователь тратит десятки лет напряженного умственного труда.

Привлечение машин хотя бы для частичной автоматизации этого труда позволит резко сократить сроки решения сложных творческих задач, намного увеличит интеллектуальную мощь человечества. Быть может, гораздо более важным результатом такой автоматизации явится не просто уменьшение сроков и увеличение степени планомерности научных поисков, а возможность построения столь сложных теорий, которые сейчас практически недоступны человеку. Разумеется, окончательной целью построения таких теорий явится возможность получения из них практических выводов, умножающих власть человека над природой.

Из всего сказанного ясно, что развитие кибернетики и непрерывное совершенствование ее технической базы в значительной мере определяют дальнейшие успехи нашей науки, техники и народного хозяйства. Подобно тому как суммарная мощность электростанций и других силовых установок определяет энергетическую мощь страны, суммарная мощность электронных цифровых машин и других кибернетических устройств определяет ее информационно-интеллектуальную мощь. По мере усложнения производства и дальнейших успехов науки и техники информационно-интеллектуальная мощь будет все в большей мере определять промышленно-экономический потенциал государства, ибо только достаточный уровень информационной вооруженности делает возможным рациональное использование производственных и людских ресурсов. Огромное  {203}  значение имеет также достигаемое на базе кибернетики и электронной вычислительной техники ускорение темпов развития науки, которое может стать решающим фактором в экономическом соревновании двух систем.

В нашей стране есть все возможности для решения перечисленных в этой статье проблем в кратчайшие сроки. Грядущее коммунистическое общество должно иметь и непременно будет иметь наиболее эффективную и максимально автоматизированную систему управления своей экономикой, самые совершенные формы автоматизации производства, а также широко применять средства кибернетики в умственной деятельности человека.

Кибернетику — на службу коммунизму

Академик А. Беpг

В Программе, принятой XXII съездом Коммунистической партии Советского Союза, говорится: «Необходимо организовать широкое применение кибернетики, электронных счетно-решающих и управляющих устройств в производстве, научно-исследовательских работах, в проектно-конструкторской практике, плановых расчетах, в сфере учета, статистики и управления».

Казалось бы, созданы все условия для того, чтобы люди, занятые полезным трудом, использовали те возможности, которые открываются в настоящее время новой наукой об управлении. Казалось бы, давно миновало время, когда «сенсационные претензии» кибернетики подвергались резкой критике. Ведь новая наука об управлении сложными процессами насчитывает уже 15 лет — срок не такой уж малый...

Между тем нельзя пока признать, что положение вполне благополучно. Некоторые увлекающиеся натуры склонны несколько преувеличивать возможности сегодняшней кибернетики, что не особенно опасно, потому что жизнь внесет свои поправки, а пофантазировать в новом деле всегда полезно. Кроме того, не раз бывало и так, что представляющаяся необоснованной фантазия завтра  {204}  оказывается во много раз превзойденной. Я бы не советовал никому ставить жесткие рамки для возможностей новей науки, тем более для кибернетики.

Гораздо большую опасность представляют скептики, догматики и консерваторы. Не зная математики, математической логики, электроники и современной техники, не донимая необходимости и реальной возможности повышения эффективности человеческого труда, не понимая невозможности добиться старыми методами значительных успехов в управлении сложными процессами, эти люди возводят свою близорукость в заслугу.

Некоторым не нравится слово «кибернетика». Мне оно тоже не очень нравится, но более подходящего слова пока еще не придумано. Лучше, конечно, применить русское слово. Поэтому мы часто говорим просто: «Новая наука об управлении». Однако это не всегда удобно.

Другие, поняв наконец, что во многих науках действительно открывается новая эра благодаря использованию возможностей математики и электроники, с возмущением говорят: «А при чем тут кибернетика?», забывая, что кибернетика — новая наука об управлении сложными процессами — появилась и развивается на базе симбиоза математики и электроники, а это — несомненно новое. И уже совершенно новым является проникновение этих методов в гуманитарные науки, науку о живой природе, языкознание, право, которые стояли до сих пор в стороне от математики и электроники.

Итак, главное препятствие на пути широкого использования возможностей кибернетики — это защита старого от нового, это маскировка своего консерватизма лозунгами скептицизма и «предостерегательства»: «Смотрите, как бы чего не вышло...».

1. Кибернетика изучает процессы управления в сложных динамических системах, среди которых протекает деятельность и жизнь человека. Это сложные динамические системы живой природы, человеческого общества и промышленного производства.

Наиболее сложная система — конечно, живая природа.

Но изучение живой природы проходило на протяжении многих тысячелетий эмпирическим путем — накоплением фактов, их систематизацией и сопоставлением. Математические методы применялись редко и мало. Вся современная математика развилась не в ответ на потребность изучения  {205}  живой природы, а в соответствии с потребностями техники, физики и астрономии.

Если удовлетворительно решается первая задача — подчинение человеку стихийных сил природы, если на земле живут здоровые и трудоспособные люди, если удается предотвратить тяжелые заболевания и сохранить на многие годы трудоспособность людей, тогда возникает новая проблема — как наилучшим образом организовать труд и жизнь здоровых людей для наиболее полного удовлетворения их духовных и материальных потребностей.

В Программе нашей партии указано, что коммунистическое общество, в отличие от всех предшествующих социально-экономических формаций, складывается не стихийно, а в результате сознательной и целенаправленной деятельности народных масс, руководимых марксистско-ленинской партией. Руководство партии всей работой по строительству коммунизма основано на знании законов развития общества, и это придает ему организованный, планомерный и научно обоснованный характер.

Вполне естественно возникает вопрос: не может ли новая наука об управлении сложными процессами — кибернетика — оказать услугу строительству коммунизма?

Закономерности, которым подчиняется организованная деятельность больших человеческих коллективов для достижения определенных целей, чрезвычайно сложны. Они настолько сложны, что у некоторых представителей гуманитарных наук возникает сомнение в возможности применения для познания и формулировки этих закономерностей математических методов. Но эти сомнения необоснованны. Уже в настоящее время много делается для улучшения учета, снабжения, планирования, экономических расчетов. Но это только начало. С каждым годом математика будет решать все более трудные задачи.

Важной областью широкого применения кибернетики является общественно-производственная деятельность человека. Если в былые времена применение простейших орудий труда, затем простых приспособлений и механизмов, а потом и машин являлось прогрессивным, то за последние десятилетия со всей остротой поставлен вопрос об автоматизации управления производительным трудом. Хорошо известно, как много внимания уделяется этому вопросу в нашей стране. Но нас уже давно не удовлетворяет  {206}  простая автоматизация отдельных важных или вспомогательных операций. Речь идет о такой организации труда, при которой его эффективность была бы наивысшей. Поставленной цели необходимо при этом достигать с наименьшими затратами или же достигать с теми же затратами и в кратчайшее время более высоких целей. Речь идет о создании оптимальных (наилучших) условий труда, об оптимальном управлении трудом, о применении для этого наиболее подходящих форм организации, методов работы и технических средств.

Таким образом, первая задача кибернетики — изучение сложных процессов и операций, происходящих в живой природе, в человеческом обществе и на производстве, для достижения поставленных целей наивыгоднейшим путем.

2. Кибернетика зародилась в ответ на осознанную человеком потребность в улучшении методов и средств управления сложными процессами и операциями. Это закономерный ход зарождения любого прогрессивного начинания. Для его успеха необходим ряд условий. В области управления они сводятся к наличию математического аппарата, соответствующего сложности решаемых задач, и к наличию достаточно быстродействующих и надежных технических средств, необходимых для реализации команд, выраженных математическим языком.

Надо отметить, что решение проблемы управления сложными процессами требует выполнения еще одного условия. Сложные системы, способные к изменению своего состояния, образуются множеством взаимосвязанных структурных элементов. Воздействие на параметры, характеризующие состояние этих элементов,— это и есть управление. Поэтому, прежде чем начать управление, необходимо детальное ознакомление со структурой сложной системы и с функциями составляющих ее элементов, большинство из которых взаимосвязано и взаимодействует.

Это значит — необходимо располагать подробной информацией о структуре системы и о действующих в ней закономерностях. Только зная их, можно управлять — реализовывать целенаправленное воздействие.

Таким образом, в кибернетике различают: объекты управления, т. е. те сложные динамические системы, которые мы собираемся переводить из одного состояния в  {207}  другое, и субъекты управления, т. е. те устройства, которые мы применяем для реализации управляющего воздействия на объект управления.

Объектами управления, т. е. управляемыми системами, могут быть, как уже говорилось, объекты живой природы, человеческого общества и промышленного производства. Субъектами управления в большинстве случаев являются люди, а сейчас создаются управляющие устройства, при помощи которых реализуется выработка и выдача команд управления. Эти управляющиеся устройства — средства электронной автоматики, в частности электронные математические машины.

3. Очень интересен вопрос о применимости идей и средств кибернетики в общественной трудовой деятельности человека. Она весьма многообразна, сложна и подвержена множеству случайных воздействий. В ней участвуют миллионы людей, выполняющих самые разнообразные операции.

Можно ли улучшить управление такой сложной системой? Реально ли это, нет ли тут утопии и увлечения математикой и техникой? Ответ на вопрос начнем с рассмотрения еще более сложных явлений и процессов — с динамических систем живой природы.

Сложность заключается не только в том, что живые организмы состоят из сотен миллиардов клеток, а главным образом в том, что все эти бесчисленные клетки живы и взаимосвязаны, великолепно организованы и деятельность их и всего организма в целом замечательно целесообразно согласована. Сложные системы живой природы, несмотря на то, что они часто в буквальном смысле слова находятся в наших руках, во много раз сложнее организованных общественных систем, созданных человеком.

Изучением живой природы человек занимается на протяжении тысячелетий, и здесь, конечно, достигнуты значительные успехи. Однако надо признать: методы и средства, которыми человек располагал на протяжении огромного промежутка времени, часто не соответствовали сложности изучаемых процессов и явлений. Известно, что биологи, изучая микроскопические объекты живой природы, часто начинают с того, что их убивают. Основной инструмент биологов — электронный микроскоп — это безотказный мгновенный убийца всего живого. Но если в биологической физике еще делаются попытки изучать живую материю,  {208}  пока она жива, то что сказать про биологическую химию? А опыты физиологов с изучением функций живых организмов и их составных частей всегда приводят через короткое время к тому же результату.

На проходившем в Москве V Международном конгрессе по биологической химии значительная часть докладов затрагивала проблемы применения кибернетики в биохимии.

Но что затрудняет широкое использование новых методов в биохимии? Главным образом — непривычность для биохимиков пользоваться в своих исследованиях кибернетикой. Значит ли это, что биохимикам надо переучиваться? Нет, но это значит, что к биохимическим исследованиям должны быть привлечены математики и специалисты по электронике, в известной мере знакомые с биологией, в частности с биохимией, а сами биохимики, конечно, должны расширить свой математический кругозор.

Я взял совершенно сознательно пример возможности использования кибернетики в биохимии — в такой области, где, казалось бы, для этого нет никаких оснований. Жизнь каждый день опровергает подобную точку зрения. Передовые ученые осознали необходимость широкого применения в этой науке методов кибернетики. На специальной сессии биологического отделения Академии наук СССР в апреле 1962 г. эти проблемы получили дальнейшее развитие.

На сегодняшний день в экспериментальной биологии используются самые последние достижения физики. Применяют почти весь диапазон электромагнитных волн, начиная от гамма- и икс-лучей, значительная доля диапазона ультрафиолета, вся октава, световых волн, тепловые лучи инфракрасной части спектра и широкий диапазон радиоволн. Вероятно, наибольшую помощь оказывают биологам лучи Рентгена. В сороковых годах и биологи пришли к заключению, что следует переходить от качественных методов к точным количественным, и были заложены основы математизации биологии. Стало ясно, что статистика сможет принести гораздо большую пользу, если первичные данные будут обрабатываться более производительными средствами, что гораздо лучше обрабатывать многочисленные данные лабораторных экспериментальных наблюдений при помощи специальных средств. Стало ясно, что новые средства сбора и обработки  {209}  биологической информации — электронные — открывают совершенно новые перспективы развития.

Особое место занимают кибернетика и электроника в медицине. Здесь реализуются две возможности. Во-первых, сбор информации о состоянии отдельных органов или всего организма с целью выработки по группе признаков диагноза заболевания. Во-вторых непосредственное энергетическое воздействие на отдельные органы с лечебными целями. Наконец, кибернетика оказывает непосредственную помощь хирургам во время операций. Разработана методика временной замены некоторых органов: легких, почек, сердца и др. Зарождается и новая, чрезвычайно перспективная область медицинской электроники — электростимуляция сердца. Введенные внутрь сердца или наружные электроды питают мышцы сердца стимулирующими его работу ритмическими импульсами электрического напряжения. Уже имеются первые успехи, широко известные в медицинском мире: некоторые больные живут уже много месяцев с карманными, питаемыми от батареи стимуляторами сердца.

4. Существует необоснованное мнение, что математика и тем более электроника, не говоря уже о кибернетике, весьма мало нужны для подъема сельского хозяйства. Это мнение ошибочное. Прогресс в сельском хозяйстве невозможен без улучшения учета результатов труда, в первую очередь без своевременного и качественного сбора информации и ее обработки методами математической статистики.

Во-вторых, применение математических методов в агробиологии так же необходимо, как и в биологии вообще. Фотосинтез, физико-химические явления или процессы, лежащие в основе всей жизни на земле, подчиняются определенным закономерностям. Известно, что в искусственных условиях удается, повышая использование лучистой энергии, значительно увеличить урожайность. В естественных условиях солнечные лучи используются на доли процента. Нет сомнения, такое положение не сохранится вечно.

В-третьих, существуют математические закономерности, связывающие урожайность с качеством и количеством вносимых в почву удобрений.

В-четвертых, метод обработки полей при помощи тракторов не является идеальным: происходит разрушение  {210}  структуры и уплотнение почвы. Повышение интенсивности земледелия требует более совершенных приемов и механизмов.

В-пятых, необходимо обеспечить устойчивые и высокие урожаи независимо от погоды и даже от климата. При научном подходе к столь трудной проблеме, используя совершенные методы осушения и обводнения, в частности дистанционное управление этими процессами (на основе своевременно собираемой и обрабатываемой информации), можно считать эту задачу вполне реальной.

Можно затронуть и проблему воздействия на семена и на органы размножения с целью получения желательных свойств, даже пола животных. Можно напомнить о необходимости механизации и автоматизации производственных процессов в сельском хозяйстве для повышения производительности труда. Но уже сказанного достаточно, чтобы согласиться с тем, что с применением математических методов и средств современной автоматики, в частности вычислительных машин, в самые ближайшие годы в сельском хозяйстве произойдет «промышленная революция». Очень важно отметить, что она началась уже сегодня.

Подводя итог всему, что говорилось, можно считать доказанной крайнюю необходимость применения кибернетики для повышения эффективности деятельности человека, изучающего живую природу и стремящегося подчинить ее своим интересам.

5. Проблемы, решаемые в экономике, сложны, но намного проще тех, которые приходится изучать в живой природе. Необходимость применения здесь математических методов не может вызывать никаких сомнений. Целесообразность использования электронной вычислительной техники тоже как будто бы не должна оспариваться. И все-таки еще находятся отдельные представители экономической науки, не делающие из этих положений необходимых выводов.

Трудность внедрения математических методов в экономику объясняется, по-видимому, также тем, что некоторые экономисты не имеют достаточной математической подготовки. Это звучит парадоксально — вся экономическая наука зиждется на расчетах. Речь идет об основах высшей математики и о некоторых специальных ее разделах. Задачи в этой области возникают неизбежно, когда ставится  {211}  вопрос о повышении эффективности управления народным хозяйством.

Сейчас уже совершенно определенно установлено, что только на электронных машинах могут быть удовлетворительно решены наиболее важные и трудные экономические задачи огромного по масштабам и сложнейшего по структуре социалистического народного хозяйства.

Как и в области биологии, где познание законов живой природы должно основываться на сборе и переработке полноценной информации, в управлении народным хозяйством своевременный сбор информации о производственной и хозяйственной деятельности играет первостепенную роль. На важность сбора первичной информации указывал еще В. И. Ленин. Он говорил, что на первый план в области экономического строительства социализма выдвигается организация учета и контроля за производством и распределением продуктов. Он специально отмечал, что без этого нельзя перейти к управлению производством и обеспечить слаженную работу всех отраслей народного хозяйства.

Методы и средства учета должны быть приведены в соответствие с потребностями народного хозяйства. Электронные машины никогда не смогут принести никакой пользы, если вводимая в них первичная информация будет неудовлетворительной. Строить коммунизм на базе неточной, противоречивой, неполной и запаздывающей информации нельзя. Именно коммунистическое высокоорганизованное свободное общество тружеников будет планировать управление народным хозяйством на полноценной первичной информации.

Массовая информация должна обрабатываться методами математической статистики. Хорошо известно, какое значение придавал В. И. Ленин изучению статистики и как зло он высмеивал экономистов, недооценивавших эту науку. Но с тех пор прошли десятилетия, и современная математическая статистика получила дальнейшее развитие. Поэтому должны быть приняты меры к подъему статистической науки в нашей стране на должную высоту. Наша экономическая наука должна базироваться на работе первоклассного научно-исследовательского института математической статистики.

Наши экономисты, к сожалению, еще мало занимаются решением задач объективного определения экономической  {212}  эффективности затрат на науку. Поэтому они не могут дать полного ответа на вопрос, во что Советскому Союзу обходится неудовлетворительное состояние статистической науки. А ответить на этот вопрос следовало бы.

О низком уровне первичной сельскохозяйственной информации и ее обработки уже говорилось выше. Но существует, кроме промышленной и сельскохозяйственной статистики, еще и статистика связи, транспорта, торговли, медицинская, финансовая и другие.

Как здесь обстоит дело? Без развития теории математической статистики прикладная статистика будет всегда отставать от потребностей управления народным хозяйством и современные методы и средства переработки статистической информации не смогут быть использованы.

6. Основа социалистического хозяйства — планирование. Оно базируется на правильном учете тенденций роста потребностей страны. Удовлетворение этих потребностей должно обеспечиваться наиболее эффективным путем. В Программе партии говорится: главное внимание во всех звеньях планирования и руководства хозяйством должно быть сосредоточено на наиболее рациональном и эффективном использовании материальных, трудовых и финансовых ресурсов, природных богатств и устранении излишних издержек с целью достижения в интересах общества наибольших результатов при наименьших затратах. Возрастание масштабов народного хозяйства, быстрое развитие науки и техники требуют повышения научного уровня планирования, учета, статистики.

Может ли кибернетика помочь решению столь важных задач?

Не только может, но уже помогает, а в дальнейшем, при более широком использовании электронных машин, эта помощь окажется решающей. Открывается возможность с ее помощью обеспечить оптимальное (наивыгоднейшее) планирование многоотраслевого народного хозяйства. Реальным становится не эпизодическое, всегда запаздывающее, а текущее, непрерывное планирование.

В Советском Союзе разработаны математические методы так называемого линейного программирования, позволяющего математическим путем находить оптимальные значения некоторых переменных величин, определяющих  {213}  качество процесса. Получили дальнейшее развитие методы динамического программирования. Все большее число талантливых молодых математиков включается в проблему Математизации планирования и программирования. И это только начало. Хорошим примером может служить книга коллектива молодых математиков-экономистов «Применение математики и электронной техники в планировании» (Госэкономиздат, 1961 г.). Хотелось бы, чтобы с ней ознакомились не только экономисты. Я обращаюсь ко всем специалистам: смелее используйте в своей деятельности литературу по кибернетике, в частности в области экономики!

Необходимо сказать несколько слов о положении дела с оценкой экономической эффективности капиталовложений и новой техники. Положение здесь явно неудовлетворительно. Необходим в этом сложном деле научно обоснованный подход. Беда не в том, что нет методик, а наоборот, в том, что их слишком много и все они базируются на разных исходных принципах и положениях. Наши экономисты еще не создали фундаментальных, основных документов, которые в нашем плановом государстве должны быть безупречными, обязательными для всех и не допускающими никакого произвольного толкования. В настоящее время по действующим методикам можно обосновать все что угодно. Кибернетика в экономике положит этому конец.

Имеются серьезные недостатки в действующей системе ценообразования. Теперь делаются попытки оправдать такое положение объективными причинами. Именно недооценка необходимости применения современных математических методов и новых технических средств для выполнения весьма сложных и громоздких расчетов привела к тем затруднениям, которые теперь всем ясны. Сколько времени и сил потребуется, чтобы исправить допущенные ошибки? Кто несет ответственность за их накопление? В новой Программе партии даются ясные указания для проведения серьезных научных работ по улучшению методов установления цен. Кибернетика может оказать и в этом существенную помощь.

7. Большой областью применения кибернетики является производственная деятельность человека. Так как очевидно, что технический прогресс направлен на повышение эффективности труда, мало кто выступает против применения  {214}  кибернетики в технике и производстве. Но и здесь есть свои трудности. Применять современные высокоэффективные средства управления для отсталой технологии не всегда имеет смысл. Иногда достигается только видимость прогресса, а экономическая эффективность совсем ничтожна. Надо привлекать к ответственности недобросовестных людей, занимающихся «техническим очковтирательством», выдающих иногда с большим апломбом желаемое за действительное.

В настоящее время в нашей промышленности, на транспорте, в сельском хозяйстве, в строительстве и других областях трудовой деятельности механизировано, грубо говоря, 50% работ, причем в разных отраслях эта цифра колеблется в довольно широких пределах — от 20 до 60%. Обычно не механизированы так называемые «вспомогательные» работы: погрузочно-разгрузочные, межоперационные, перемещение и подача сырья, полуфабрикатов и т. д. Почти не механизировано также внутризаводское делопроизводство: учет, контроль, снабжение, расчет заработной платы, учет брака и прочее.

Существует иллюзия, что вспомогательные работы менее важны и не так трудоемки, как основное производство. Это могут утверждать только люди, совершенно не знающие производства. На производстве нет важных и неважных работ. Есть только более точные, более срочные, более ответственные, более трудоемкие работы. Если высокопроизводительная автоматизированная линия станков простаивает из-за организационных неувязок или вследствие задержки с подачей механизированным ручным трудом необходимых изделий, от этого страдает все производство.

Жизнь может заставить идти на компромисс и тратить деньги на частичную модернизацию технологии и оборудования, на частичную автоматизацию устаревшей техники. Но принимая решение, надо производить тщательный экономический анализ: может оказаться — автоматизация на первый взгляд целесообразна, но при испытании не выдержит проверки временем и потребует непрерывных и крупных затрат на ремонт и замену выходящего из строя оборудования. Это — важнейшая экономическая проблема, относящаяся к сфере эффективности капиталовложений. Она решается у нас не всегда удовлетворительно. Кибернетические методы экономических расчетов позволяют  {215}  решить ранее казавшиеся невыполнимыми задачами: точно определять эффективность капиталовложений.

Для применения современных методов и средств автоматики в промышленности необходима своеобразная математизация производства. Необходимо очень широко привлечь в промышленность математиков. Должно быть ясно, что если не выражена на языке математики последовательность команд управления сложной производственной системы, то кибернетика помочь не может. Электронные вычислительные и управляющие машины могут только перерабатывать в команды подаваемую в них информацию. Усовершенствовать же негодную или ошибочную информацию они практически не могут.

Правда, в известной мере электронные машины, если они для этого специально приспособлены, могут исправлять ошибки, допускаемые человеком, могут выявить такую информацию, которая для человека скрыта в противоречиях, в помехах и шумах, могут отказаться подать неправильную команду. Машины даже можно «обучить» управлению производством, и они будут по известным критериям вырабатывать более совершенные приемы работы отдельных агрегатов. Но эти проблемы относятся, если можно так выразиться (да простят мне философы!), к «психологии» машин.

Следует без всяких шуток говорить о совершенно реальной и с успехом осуществляемой задаче обучения машин. Мало того, нет никакого сомнения в том, что на опыте обучения и самообучения электронных машин будет пересмотрена господствующая ныне система обучения людей, в частности детей. Это никого не должно удивлять. Темпы прогресса в методах обучения детей крайне медленны и сегодня эти методы мало отличаются от тех, которые применялись сотни, а может быть, и тысячи лет назад.

8. С сожалением приходится говорить, что еще совсем недавно, в 1955—1957 гг. и даже позже, в нашей литературе были допущены грубые ошибки в оценке значения и возможностей кибернетики. Это нанесло серьезный ущерб развитию науки в нашей стране, привело к задержке в разработке многих теоретических положений и даже самих электронных машин. В наши дни, после принятия новой Программы партии, советская кибернетика развивается нарастающими темпами.  {216} 

Открывается возможность разработки электронных машин с «быстродействием» в несколько десятков миллионов операций в секунду. Эти машины будут обладать громадной памятью и способностью решать разнообразные сложные задачи, совершенно непосильные старым машинам. Мы сможем проникнуть в тайны таких процессов и явлений природы, которые раньше лежали за пределами возможностей человеческого познания.

Теоретическая кибернетика подходит сегодня к разработке совершенно новых математических методов. Теория информации — основа кибернетики, разрабатывавшаяся для сравнительно простых условий передачи сообщений по проводам или по радио, будет применена к изучению выработки, хранения и передачи информации в живой природе. Будет решена сложнейшая техническая проблема — надежность электронных машин приблизится к той, которая достигнута природой. Здесь высокая надежность всей системы обеспечивается несмотря на ненадежность отдельных элементов.

Габариты, вес, количество необходимой для машин электроэнергии во много раз уменьшатся. Стоимость их резко снизится.

Применение электронных машин через десять — двадцать лет станет таким же привычным, как сегодня (к нашему огорчению) использование старинных русских счетов. Наши потомки вряд ли поймут, как это нам удавалось раньше планировать социалистическое народное хозяйство с помощью обычных счетов.

Электронные диагностические машины будут уверенно ставить диагноз даже при недостаточной и противоречивой информации (признаков). Сложнейшие операции будут облегчаться благодаря автоматизированным органам-заменителям, включая само сердце. А сердечные больные будут иметь при себе портативные сердечные стимуляторы. Они заменят не всегда успешно применяемый сегодня нитроглицерин.

Ураганы, смерчи, тайфуны, град и ливни будут предотвращаться в самом начале зарождения. Человечество наконец избавится от страшных последствий некоторых неизбежных пока еще стихийных бедствий.

Сельское хозяйство станет производством, организованным, как уже говорилось, на научной основе, с применением математики, достижений биологии и биохимии, с  {217}  наилучшим использованием солнечной энергии и водных ресурсов. Ежегодные высокие урожаи станут обычным явлением. Будет обеспечено изобилие продуктов самого разнообразного качества.

Труд будет полностью автоматизирован и облегчен. Разница между городом и деревней сгладится, исчезнет. Но все это произойдет не само собой, а в результате целеустремленного труда с использованием всех достижений математики, физики, химии, электроники, кибернетики.

Дают ли все эти перспективы право говорить, что кибернетика стремится подменить все науки и даже... диалектический материализм? Такое утверждение мне кажется весьма странным. Я уверен, что кибернетика, а в будущем и все более мощные научные методы и средства повышения эффективности человеческого труда всегда будут играть подчиненную роль. Кибернетика никогда не заменит биологии, но поможет ей быстрее развиваться. Мало того, без использования возможностей кибернетики прогресс биологии невозможен. Это же относится и ко всем остальным наукам.

Где границы возможности в науке и технике? Этого никто определить не может. Сколько раз в истории науки недальновидные ученые для собственного успокоения предсказывали границы возможного для нового и непривычного! Оправдывались ли эти предсказания? Почти никогда. Наоборот, часто даже самые смелые ожидания перевыполнялись.

9. Несколько замечаний о постановке вопроса «думает» ли машина. По-моему, этот вопрос не представляет интереса. Мысль и сознание — результат общественной и трудовой деятельности человека. Дело совсем не в том, что у человека в головном мозгу миллиарды нервных клеток, а у машины — только сотни тысяч отдельных элементов. Различие со временем может быть перекрыто, хотя, возможно, найдутся для машин будущего совершенно новые свойства и совсем не потребуется миллиардов элементов. Дело также не в том, что любая машина создана человеком и поэтому она обязательно «глупее» своего создателя.

Принципиальная разница между машиной, даже самой «умной», и человеком, во-первых, в том, что созданная человеком машина с момента рождения стареет, не  {218}  восстанавливается. Она мертва в полном смысле этого слова. Человек и его мозг на протяжении десятилетий непрерывно возобновляются, в живых клетках непрерывно происходят генерация жизни — создание живой материи из мертвой. Одновременно и в таком же количестве непрерывно происходит деградация отжившей свой век (может быть, несколько секунд, дней или лет) живой материи и возвращение ее в состояние мертвой материи. Оба процесса взаимно уравновешены и свойственны любой живой клетке, пока она жива. Мертвая материя не думает, хотя она и может, в соответствии со своей структурой и заложенными в ее элементы функциями, выполнять ряд операций скорее, а может быть, и лучше, чем человек. Но ведь астрономический телескоп не думает, когда «приближает» к нам космические тела, регистрирует их свойства и координаты, «запоминает» на фотографиях или в кинофильмах наблюдаемое. И арифмометр тоже не думает. Но прогресс невозможен без этих недумающих, но незаменимых для развития науки приборов.

Во-вторых, еще раз, мысль — это продукт общественной жизни.

Изолированный от общения с людьми человек утрачивает способность думать, он тупеет и сходит с ума. Речь идет, конечно, о полной изоляции. Ребенок без общения с людьми никогда не научится думать, как человек, хотя у него те же миллиарды нейронов в мозгу.

Машину можно многому «научить». Это надо помнить. Однако обучение мертвой, непрерывно стареющей и обесцениваемой временем машины коренным образом отличается от обучения ребенка. Мозг ребенка состоит из живых клеток, а элементы памяти машины мертвы.

Несмотря на эти коренные различия между человеческим мозгом и памятью мертвой машины, я бы никому не советовал ставить границы возможностей электронных машин.

Я за хороших композиторов, но помню, что модернистические какофонии тоже созданы «гением» человека. Машине я могу запретить создавать такую мерзость. Будущие машины-композиторы сначала будут учиться у лучших композиторов мира, а в дальнейшем, может быть, и превзойдут их.

Сказанное может кое-кому и не понравиться. Но что  {219}  же делать? Ведь когда появились первые машины, тоже было очень много недовольных. Машины даже ломали. Но остановить развитие техники, промышленную революцию недовольные не смогли. Беда, конечно, не в этом. Промышленная революция укрепила власть сильных над слабыми и привела к страшной общественной несправедливости. В социалистическом обществе иной путь развития. У нас человек командует машинами в интересах всего общества, а не для наживы, обмана и прибыли эксплуататоров. Я твердо уверен в том, что самое широкое использование современных и будущих возможностей математики в союзе с электроникой, т. е. кибернетики, в нашей стране призвано значительно повысить темпы строительства коммунизма.

СОДЕРЖАНИЕ

Возможное и невозможное в кибернетике

Сборник статей
под редакцией академиков А. Берга и Э. Кольмана

Утверждено к печати
Редколлегией научно-популярной литературы
Академии наук СССР

Редактор издательства Н. Г. Рычкова

Художник Л. М. Шаром

Технический редактор И. Н. Дорохина

Сдано в набор 23/VIII 1963 г.

Подписано к печати 3/ХII 1963 г. Формат 84×108¹/₃₂.

Печ. л. 7. Усл.-печ. л. 10,66. Уч.-изд. л. 11,6. Тираж 90 000

(60 001—90 000) экз. Т-14091. Изд. М 2070. Тип. зак. № 75.

Цена 60 коп.

Издательство «Наука»
Москва, К-62. Подсосенский пер., 21

2-я типография Издательства «Наука»
Москва, Г-99. Шубинский пер., 10