Книга: ЧЕЛОВЕК И НООСФЕРА

Об информационном кризисе и компьютерах

<<< Назад Наука как форма накопления, хранения и переработки информации

Вперед >>> О термине «искусственный интеллект»

Об информационном

кризисе и компьютерах

Недостаток информации означает, что процедурам принятия решений свойствен высокий уровень неопределенности. В этом случае на формирование решений оказывают большое влияние субъективные факторы (личное мнение того или иного субъекта), которые могут проявиться даже в ущерб объективным потребностям человеческого общества или отдельного коллектива. Однако и избыточность информации также порождает значительные трудности. Так, в наиболее простых случаях избыточная информация оказывается просто бесполезной. Все эти обстоятельства легко прослеживаются на примере системы научных исследований.

Наши знания, как и наша деятельность, непрерывно усложняются. Их объем и то количество связей, которые приходится учитывать в практической деятельности, растут со временем быстрее, чем экспонента. Отсюда нетрудно понять, что если техника работы с информацией остается старой, то новые знания, то есть новая информация, с какого-то момента перестают быть нужными.

В самом деле, для того чтобы сделать что-либо новое (новую конструкцию, новый эксперимент, получить новые знания), приходится достаточно хорошо изучить старое, то есть то, что уже известно людям, ибо иначе не избежать повторов. Исследователь, владеющий лишь старой, традиционной техникой работы с информацией, просто не располагает возможностями за обозримый срок изучить тот передний край научных знаний, от которого начинается путь в неведомое. В такой ситуации ему все чаще и чаще приходится отвечать на вопросы и решать задачи, которые в науке так или иначе уже решены.

И сегодня мы действительно наблюдаем, что количество работ, повторяющих хорошо известные результаты, стремительно растет. Эффективность затрат на новые научные разработки начинает постепенно снижаться.

Другой пример — быстрый рост сложности управления человеческой деятельностью. Так, в системе телекоммуникаций число связей, а следовательно и объем информации, растет быстрее, чем пропорционально квадрату числа абонентов, а число производственных связей из-за усложнения производства и производимой продукции — еще более стремительно.

В итоге управление производственным процессом, который нуждается в изучении и учете всех этих связей, требует все больших затрат времени. В силу этого в управленческую сферу начинает вовлекаться все большее число людей. Но такая тенденция порождает, в свою очередь, целый ряд новых трудностей: растет число необходимых согласований, число ошибок и т. д., вследствие чего эффективность управления резко падает — растет мера хаоса!

Традиционные методы обработки информации становятся, таким образом, преградой на пути дальнейшего развития научно-технического прогресса.

Есть еще одно важнейшее обстоятельство, ставящее пределы использованию традиционных способов работы с информацией. Техника выходит на такие рубежи, что для обеспечения ее бесперебойного функционирования наука должна разрабатывать совершенно новые принципы обращения с информацией. Например, нам все чаще приходится иметь дело с объектами, прямое экспериментирование с которыми невозможно в принципе. Единственную информацию о поведении подобных объектов могут дать лишь исследования их математических моделей. А сложность этих моделей оказывается такой, что применение для их анализа методов, привычных инженерам или физикам, потребует для получения необходимых сведений о свойствах изучаемых объектов совершенно необозримых затрат времени.

Значит, на определенной ступени развития человеческого общества появляются знания и возможности, которые оно не может уже использовать при нынешней организации трудовой деятельности. Возникает, как говорят, «феномен информационного тупика» — одна из сложнейших проблем нашего времени.

Однако эта трудность в значительной степени (на современном этапе, во всяком случае) преодолевается, причем совершенно неожиданным образом: появляются принципиально новые методы переработки информации, связанные с изобретением электронной вычислительной техники — компьютеров.

Вместе с ними и всем тем вспомогательным оборудованием, которое оказалось необходимым, возникает качественно новая технология работы с информацией, внедрение которой в сферу управления даже в передовых странах мира еще резко отстает от темпов совершенствования технологии производства и производительности труда в промышленности и сельском хозяйстве. Даже при современном уровне автоматизации управленческого труда рост его производительности резко отстает от роста производительности труда рабочих.

В результате происходит неуклонное уменьшение числа занятых непосредственно в производстве и рост числа служащих. Число служащих в промышленно развитых странах выросло за последние 20 лет в 4–5 раз.

В предыдущей главе мы много говорили о машинах, о естественном и искусственном, но пока еще ни разу не упомянули о самом главном изобретении нашего века — об электронно-вычислительной машине. А ведь это изобретение столь же эпохальное событие, как и овладение огнем па заре человеческой истории и создание первого парового двигателя в XVIII веке. Электронной вычислительной машине тоже суждено изменить весь облик нашей цивилизации, как это случилось, например, с паровой машиной.

Употребляя выражение «электронная вычислительная машина», я всегда имею в виду не только быстродействующее арифметическое устройство, которое появилось более 40 лет тому назад, но и весь комплекс электронного оборудования, постепенно возникший в связи с изобретением быстродействующего электронного арифмометра. Это важно отметить потому, что развитие этого комплекса, включающего в себя огромное количество вспомогательного оборудования (дисплеи, принтеры, графопостроители, другие системы ввода-вывода, разнообразные интерфейсы и пр.) и разнообразное математическое обеспечение, качественно изменило само понятие «электронная вычислительная машина» и место этой машины в нашей цивилизации. Эволюция смысла указанного понятия и технология работы с информацией, которая связана с эволюцией компьютера, начинают менять самые основы человеческой жизни и крайне поучительны!

В 50-х годах компьютеры использовались просто как быстродействующие арифмометры. Собственно, для этой цели они и создавались. Первые компьютеры, так называемые электронные машины первого поколения, уже обладали весьма высоким быстродействием, до десятков тысяч арифметических операций в секунду.

Но память их была невелика. Поэтому они позволяли успешно решать задачи, в которых входная и выходная информация была невелика, но требовалось выполнить значительное количество арифметических действий, недоступных ручным арифмометрам. К числу таких проблем относились многие задачи физики, все основные инженерные расчеты и пр.

Но уже и эти свойства простейших «интеллектуальных устройств» значительно повысили эффективность деятельности человеческого мозга. Подчеркну, впервые машины создаются как помощники не рук человеческих, а человеческого мозга. И уже в самом начале своей истории они сыграли выдающуюся роль в развитии современной цивилизации.

Я думаю, например, что никакая страна мира не рискнула бы запустить человека в космос, не располагая вычислительными средствами, способными не только рассчитать траекторию полета ракеты (это-то как раз можно было сделать заранее и вручную), но скорректировать в случае необходимости момент тормозного импульса по уточненным измерениям параметров орбиты. Подобные вычисления надо уметь производить не только точно, но и быстро. Ничтожная ошибка или задержка в подобных расчетах привела бы к тому, что возвращающийся на Землю Юрий Гагарин приземлился бы не в степях Заволжья или Казахстана, а в горах Алтая или, что еще хуже — пустынях Синьцзяна.

Примерно так же обстоит дело и с ядерным реактором, расчет которого без компьютера крайне затруднителен, а опасность, что вследствие неточного расчета он потеряет устойчивость и превратится в атомный гриб, вполне реальна. Одним словом, уже первые компьютеры при всем их несовершенстве дали могучий толчок развитию разнообразных областей техники и прежде всего космической и ядерной.

В 60-х годах были созданы новые носители памяти, малонадежные ламповые устройства были заменены надежными полупроводниковыми. Все это позволило сделать компьютеры весьма эффективным инструментом для обработки больших массивов информации, ранее недоступных ручной обработке.

Это обстоятельство открыло им путь в экономику и управление народным хозяйством. И с этим фактом связано тоже немало интересных и важных явлений нашей жизни. Внедрение электронной вычислительной техники в промышленность, экономику и сферу управления не только резко увеличило интенсивность промышленного производства, но и создало основу для появления качественно новых технологий и технических конструкций. Оно настолько изменило структуру конечного продукта и, что особенно важно, темпы появления новых технологий, что сегодня уровень технического развития той или иной страны измеряется уже не столько количеством производимого металла или энергоносителей, как в былое время, сколько достижениями в области электроники и информатики.

Однако, на мой взгляд, настоящая история электронной вычислительной техники и ее революционизирующее влияние на общество и формирование его алгоритмов эволюции начинаются с конца 60-х годов, когда появились так называемые машины третьего поколения, или вычислительные системы, основанные на использовании больших интегральных схем.

Их применение открыло совершенно новые технологические возможности в создании вычислительных систем — особенно в создании вычислительных устройств. Электронная вычислительная техника стала стремительно дешеветь. В результате компьютер, стоивший еще недавно, казалось, астрономические суммы, стал доступен каждому небольшому предприятию. За относительно короткое время стоимость одной арифметической операции уменьшилась во много миллионов раз.

В конце 70-х годов, то есть примерно через 10 лет после появления компьютеров третьего поколения, появилось новое поколение машин, которое принято называть четвертым. Его отличительной особенностью являются персональные компьютеры: дальнейшее совершенствование технологии и «миниатюризация» привели не только к дальнейшему удешевлению вычислительной техники, благодаря чему использование компьютеров стало доступно любому человеку среднего достатка. Из огромных ламповых «монстров», занимавших сотни квадратных метров производственной площади в 50-х годах, вычислительные машины превратились в системы, которые вместе со всеми вспомогательными устройствами могут уместиться на письменном столе. Они стоят значительно дешевле, чем автомобиль среднего класса, и по простоте использования находятся на уровне бытовой техники или пишущей машинки. Но по своим техническим возможностям — скорости вычислений, объему памяти — они значительно превосходят все то, что мы имели в своем распоряжении в период запуска первых космонавтов.

Наряду с персональными машинами четвертое поколение включает в себя и современных «монстров», так называемых суперкомпьютеров. Их производительность достигает уже миллиарда операций в секунду.

Обсуждение проблем развития вычислительной техники в инженерном или экономическом разрезе не является задачей нашей книги. Для нас важны не технические особенности современных вычислительных машин и даже не их экономические характеристики, а те новые возможности, которые они предоставляют для расширения интеллектуальных, мыслительных способностей Человека. И прежде всего те возможности, которые необходимы людям, чтобы разрешить главную проблему современности — конфликт между ним и Природой.

В этой связи надо заметить, что уже машины третьего поколения дали определенные основания надеяться на то, что дальнейшее развитие вычислительной техники и вычислительных систем сыграет важную роль в решении этой сверхзадачи современной цивилизации и поможет создать качественно новые «алгоритмы эволюции». Попробую обосновать эту точку зрения.

А для этого вернемся к проблеме преодоления противоречий между Человеком и Природой и постараемся понять, почему появление электронных вычислительных машин третьего поколения означает важнейший этап в отыскании путей решения этой проблемы.

Для того чтобы сформировать стратегию во взаимоотношениях Человека и окружающей среды (стратегию Разума), недостаточно традиционных методов, основанных на исследовании отдельных локальных экологических ситуаций. Нам необходимо научиться изучать биосферу как единое целое, исследовать свойства этой сверхсистемы, законы ее развития, ее реакции на антропогенные нагрузки, то есть необходимо научиться оценивать влияние человеческой деятельности на изменение параметров биосферы и тенденций ее изменения как единой системы.

Добиться всего этого с помощью обычных экспериментов, которые используются в традиционных экологических или геофизических исследованиях, мы не можем. Причины такой ситуации почти очевидны.

Во-первых, биосфера — это уникальный объект, существующий в единственном экземпляре, объект, который находится в вечном движении: он непрерывно изменяется. Сегодня он не такой, каким был вчера, а завтра он тоже уже будет иным. В этих условиях обычный (не машинный) эксперимент становится весьма ненадежным средством исследования, поскольку экспериментальное изучение предполагает возможность воспроизведения изучаемых объектов и процессов и многократного повторения и проверки опыта.

Во-вторых, любые эксперименты с биосферой крайне опасны, ибо вполне в силу какой-либо случайности могут поставить человечество на грань катастрофы. Поэтому экспериментирование с биосферой абсолютно недопустимо. Что же тогда остается нам для изучения биосферы как единого целого?

Остаются наблюдения, изучение отдельных более или менее стабильных элементов биосферы, анализ исторического материала. Это тоже немало, и без таких наблюдений и исследований, конечно, не обойтись. Однако этого совершенно недостаточно для решения тех проблем, о которых речь идет в предлагаемой работе. Ведь с помощью только одного изучения отдельных фрагментов биосферы невозможно составить о ней целостное представление, а изучение истории биосферы не дает необходимых прецедентов. Кроме того, уместно вспомнить то, что я говорил относительно алгоритмов сборки: по знанию свойств фрагментов объекта нельзя обычно бывает предсказать свойства самого объекта. Для этого нужен специальный инструмент.

Итак, располагая лишь теми методами работы с информацией, которые принято использовать в традиционном естествознании и истории, мы вряд ли окажемся в состоянии правильно оценить характер эволюции биосферы в условиях растущей мощи цивилизации. Для этого необходимы качественно новые способы исследования и прогнозирования результатов человеческой деятельности. И здесь без современной вычислительной техники обойтись невозможно. Но даже и с ее помощью составить целостное описание процессов биосферы общепланетарного масштаба и их взаимовлияния представляется трансцендентно трудной задачей, а те методы использования компьютеров, которые сформировались в первую четверть века их истории, вряд ли могут помочь решить эту задачу. Попробуем представить себе, в чем состоит основная трудность.

Для того чтобы использовать вычислительную технику для изучения какого-либо явления или для выбора альтернативы из совокупности возможных решений в практической деятельности, необходимо прежде всего располагать достаточно точным математическим описанием изучаемого явления или анализируемой ситуации, то есть разработать некоторую систему математических моделей.

Дальнейшая традиционная схема применения вычислительных средств для решения сложных физических, технических или экономических проблем, формулируемых практиками на обычном языке (то есть при наличии вербального описания), требует их переформулировки в терминах построенных нами математических моделей. Это позволяет свести исследование к решению серии конкретных математических задач, для чего и используются специальные методы вычислительной математики, позволяющие провести необходимые расчеты с помощью компьютеров. Именно так и решались все проблемы, связанные с полетом человека в космос, с проектированием и управлением ядерным реактором и т. д.

Подобная схема, однако, в ее обычном виде по многим причинам не может быть использована для решения процессов глобального характера, а тем более для управления ими. Во-первых, сегодня мы еще не можем построить единую замкнутую модель биосферы. Для этого у нас просто недостает знаний. Многие связи, играющие важную роль в биосферных процессах, мы пока не в состоянии формализовать, то есть описать на языке математики. Для их представления мы вынуждены использовать различного вида параметризации, основанные на экспертных оценках.

Во-вторых, даже если бы нам удалось построить единую замкнутую модель, мы не смогли бы сформулировать для этой модели математическую задачу или задачи, которые адекватно воспроизводили бы смысл выражений «разрешение противоречий» или «коэволюция Человека и биосферы», поскольку сегодня мы не можем (и, быть может, вообще не сможем) четко сформулировать этот смысл на языке количественных понятий. Последнее требует самостоятельных и кропотливых исследований с помощью тех же математических моделей.

Таким образом, здесь мы сталкиваемся с ситуацией, в которой объектом исследований оказываются сами цели исследования и их четкая формулировка. А для этого необходимо найти способы изучения самого феномена развития биосферы в зависимости от того, какой будет сама человеческая деятельность.

Другими словами, нам необходимо воссоздать, научиться имитировать с помощью компьютеров различные варианты развития биосферы и его влияния на общественные процессы в зависимости от характера развития этих процессов!

Мы видим, что электронная вычислительная техника нам нужна не только как средство для решения некоторого набора математических задач. Она необходима в новом качестве — как некоторая своеобразная экспериментальная установка, заменяющая натурный эксперимент с биосферой, который, как мы это видели, невозможен.

В машине, во всяком случае, в принципе мы можем представить биосферу в качестве единого целого (с учетом возможных параметризаций). Это будет система моделей, которая станет имитировать реальность. И с этой системой мы уже можем проводить все необходимые эксперименты, открывать новые свойства этой системы, которые мы станем отождествлять (с определенной точностью, конечно) со свойствами биосферы, ее отклик на паши действия. И с помощью этих экспериментов находить приемлемые варианты поведения общества по отношению к окружающей среде.

Но для всего этого нужен инструмент, позволяющий объединить традиционные неформальные методы, использующие аналогию, интуицию, опыт с вычислительными возможностями компьютера (одних моделей, как я уже говорил, мало). Только на пути такого объединения мы сможем отыскать более точное понимание смысла термина «коэволюция» и способы реализации реальной коэволюции. Других способов нет!

Таким образом, проблемы изучения биосферы и условий гармонического развития биосферы и общества в ней оказываются гораздо сложнее всех тех, с которыми мы сталкивались до сих пор и при подготовке полетов в космос, и при проектировании ядерных реакторов и других сложных технических систем. В последних случаях мы были в состоянии не только создать математическую модель, но и свести анализ и выбор необходимых конструктивных параметров к серии четко поставленных математических задач. Цели исследования нам были заданы заранее.

Итак, вычислительная машина, то есть устройство, способное производить большое количество арифметических операций в небольшое время, вряд ли сама по себе способна (даже при гигантском быстродействии) оказать какую-либо серьезную помощь в решении проблем глобального характера. Машинам двух первых поколений для этого недоставало многого. Вот почему я часто говорю о 70-х годах как о начале настоящей истории электронной вычислительной техники. Ведь именно в эти годы были созданы необходимые технические предпосылки качественно новой технологии работы с информацией. Возможно, здесь лучше сказать даже не «созданы», а «открыты», поскольку инженеры, создавшие вычислительные системы третьего поколения, вряд ли представляли себе, насколько сильно изменят их творения характер дальнейшего развития цивилизации. И это не точка зрения технократа, а трезвая оценка реальности.

Но что же относится к числу этих уникальных открытий современности?

Я об этом уже сказал несколько слов. Это прежде всего устройства для быстрого ввода и вывода информации и ее наглядного представления (ее визуализации) и большой объем оперативной памяти. Сюда же следует отнести, конечно, и современное системное математическое обеспечение, новые специализированные и универсальные языки, предельно упрощающие и ускоряющие программирование, как и любое другое общение исследователя с вычислительной машиной.

О каждом из перечисленных технических и математических усовершенствований, взятом в отдельности, можно было бы сказать лишь то, что оно просто полезно. Но вот, взятые в своей совокупности, превратившись в систему, объединенную с арифметическим устройством, они превратили компьютер в совершенно новый инструмент познания, благодаря которому стало возможным организовать диалог человек — компьютер. А это, в свою очередь, открывает дорогу для синтеза формальных и неформальных методов анализа. В результате этот синтез означает возможность объединения потенциальных способностей человеческого интеллекта (которые мы даже толком не знаем) со способностью вычислительной машины безошибочно и быстро производить огромное количество логических операций. Обретение этого синтеза я и считаю решающим достижением в разработке той инструментальной основы, которая необходима для теории развития ноосферы и решения возникающих в этой связи практических задач. Без нее невозможен переход от исследований общеметодического и методологического характера к количественным оценкам изучаемого процесса эволюции общепланетарного характера.

Для решения проблем «глобальной экологии», или, лучше сказать, «энвайроментальных» проблем — в русском языке нет подходящего термина, — необходима мобилизация всех возможностей современной науки.

Математика и анализ математических моделей являются, конечно, лишь одной из них. Не меньшую роль играют методы исследования, традиционные для естественных и общественных наук. Огромное значение имеет интуиция, ассоциативное мышление, исторический анализ и т. д. Поддержанные современными методами работы с информацией — банками данных, экспертными системами, они превращаются в весьма совершенные методы познания.

И тем не менее ни одно из этих средств анализа и прогноза, которыми располагает Человек, само по себе не может обеспечить нужный здесь уровень исследований. И прежде всего недостает умения и памяти быстро и точно прослеживать логические цепочки взаимосвязей, необходимых при анализе сложных систем. Кроме того, человеческий мозг плохо приспособлен для проведения большого количества вычислений и т. д.

Вот почему для решения действительно трудных задач, встающих перед человечеством, нужен инструмент, позволяющий объединять все существующие возможности познания. Сейчас еще рано говорить о том, что такой инструмент уже создан. Но появление технических и программных средств, обеспечивающих диалог исследователь — компьютер, позволило увидеть перспективы создания такого инструмента. Работы в этом направлении уже начались, и их интенсивность растет с каждым годом.

Инструментарий, который возникает в результате симбиоза логики и интуиции, методов, возникших в точных и гуманитарных дисциплинах, наверное, можно будет назвать «объединенным» или «коллективным» интеллектом. Действительно, ведь он дает возможность общения с компьютером не одного исследователя, а нескольких, а также их между собой, причем разных специальностей. Создание подобного инструмента будет действительно новым, качественно новым шагом в развитии средств познания окружающего мира, а следовательно, и цивилизации. Без подобного инструментария решение комплекса проблем, вызванных необходимостью обеспечения коэволюции Человека и биосферы, вряд ли возможно.

Вот почему я утверждал в столь категорической форме, что настоящая история электронных вычислительных машин началась с того момента, когда появились машины третьего поколения и была осознана не только сама возможность, но и перспективы человеко-машинного диалога как нового средства познания, способного существенно интенсифицировать «алгоритмы эволюции».

Традиционное средство познания в естественных науках — эксперимент. Но эксперимент — это тоже диалог; диалог исследователя с Природой (впрочем, любое исследование всегда является диалогом!). Ставя опыт, исследователь задает Природе вопрос, и, получив ответ, то есть получив результат эксперимента, он задает ей новый вопрос, ставя новый эксперимент. И так до бесконечности.

Совокупность полученных ответов после их надлежащей обработки и приведения в систему (в том числе с помощью математики) постепенно превращается в теорию, которая становится однажды руководством к действию, руководством человеческой активности. От таланта исследователя зависит очень многое, ибо, задавая вопросы, он определяет направление поиска. Но не меньшую роль играет, конечно, и качество экспериментальной установки.

Самое главное в оценке эффективности изложенной универсальной схемы исследований — это следующие два фактора: во-первых, количество вопросов, которое задается исследователем, а во-вторых, величина временного шага, неизбежно разделяющего вопросы и ответы. Первая характеристика диалогового процесса определяется способностями исследователя, а вторая — качеством экспериментальной установки.

В процессе организации такого диалога важную роль играют также общефилософские и методологические концепции. Если исходные посылки ошибочны, то схема диалога может привести к ситуации, которая известна как «поиск черной кошки в абсолютно черной комнате, когда ее там нет». История науки дает нам бесчисленное количество примеров подобного рода.

Итак, любое исследование имеет несколько различных граней. Прежде всего это методологические и мировоззренческие посылки, определяющие стратегию поиска истинных знаний. Затем идет сам поиск, который всегда ведется в режиме диалога. Чем талантливее и опытнее исследователь, тем точнее он ставит вопросы, тем быстрее он идет к цели, которая всегда является прерогативой его (а не электронной машины) интеллекта. Оборотная сторона диалога — это «техника ответа». Она должна не только обеспечить быстрое получение ответа, по и представить его в такой форме, которая удобна исследователю и позволяет ему легко воспринимать новую информацию. Все сказанное относится и к тем случаям, когда эксперименты «в натуре» заменяются анализом математической модели.

По мере развития науки и техники Человек все чаще сталкивается с необходимостью исследования объектов, прямое экспериментирование с которыми невозможно. Это имеет место, например, тогда, когда мы не можем создать на Земле необходимых условий для эксперимента (как, например, при изучении проблемы спуска космического корабля в земной атмосфере), либо когда нам приходится изучать уникальные и весьма быстро изменяющиеся объекты, поведение которых не допускает многократного воспроизведения одного и того же эксперимента.

Взаимодействие Человека и биосферы требует изучения биосферы как одного целого, а она как раз и является подобным объектом. Он удовлетворяет сразу всем трем условиям: любой глобальный эксперимент с биосферой практически невозможен, он крайне опасен и в силу чрезвычайного динамизма биосферы практически бесполезен!

В подобных ситуациях математическое моделирование и экспериментирование с системами математических моделей, которые с определенной точностью воспроизводят (имитируют) реальность, становятся единственным возможным средством анализа. Но такие «машинные эксперименты» будут эффективным средством исследования тогда и только тогда, когда вычислительная система приспособлена к диалоговому режиму.

Исследователь должен иметь определенные и достаточно простые (удобные) возможности задавать вопросы системе, в которой записаны в форме комплекса программ те модели, которые имитируют изучаемые природные процессы, и достаточно быстро и в наглядной форме (например, в форме графика) получать необходимые ответы.

Дальнейшее развитие диалоговых средств и способов представления информации, повышающих эффективность работы исследователя, я вижу в более глубоком понимании процессов мышления, в понимании того, что необходимо для более полного раскрытия способностей человеческого интеллекта, и создании необходимых для этого технических и математических средств.

Вычислительная техника, которая появилась еще в конце 40-х годов, долгое время такими возможностями не обладала. Мы многие годы воспринимали ее просто в качестве быстродействующего арифмометра. Лишь где-то на рубеже 60—70-х годов мы начали понимать, что это быстродействие может стать залогом совсем новых средств исследования. Мы начали понимать, что такое человеко-машинный диалог и с помощью каких средств он может быть реализован.

В создании необходимых для этого технических средств бесспорно очень велика заслуга инженеров. Но главное в утверждении новой роли компьютеров, на мой взгляд, сделали все-таки математики. Именно они первыми осознали всю важность проблемы и создали то математическое обеспечение, без которого любые инженерные изобретения не могли бы быть использованы на практике.

Так называемое системное математическое обеспечение, специальная организация программ, новая технология построения системы моделей (о которой я еще буду говорить) позволили не только создавать большие системы математических моделей, но и использовать их для решения задач такой сложности, которая казалась непреодолимой еще пару десятков лет тому назад. В частности, только теперь стало доступным изучение с помощью математического моделирования биосферных процессов глобального масштаба.

Сами идеи машинного эксперимента, который сегодня превратился в одно из важнейших средств научной работы не только теоретиков, но и экспериментаторов, зародились в головах математиков уже давно. Они начали обсуждаться еще в те времена, когда никаких диалоговых средств еще и в помине не было, когда компьютеры еще представляли собой малонадежные ламповые «монстры» и были, конечно, совершенно не приспособлены к диалогу.

Одним из первых примеров реализации диалога человек — компьютер была, вероятно, попытка численного решения задачи отыскания экстремума функции, топографическая поверхность которой имеет овражную структуру. Эта схема диалоговой оптимизации была реализована на ламповой машине БЭСМ-1 в начале шестидесятых годов (см. подробнее: Моисеев Н. Н. Численные методы в теории оптимальных систем. М., 1971, с. 188–190).

Употребляя термин «человеко-машинный диалог», я понимаю его смысл достаточно широко, как любое средство объединения — объединения формально-логического и гуманитарного стилей мышления. Такое объединение включает в себя целый ряд элементов очень различной природы, включая технический, машинный сервис и специальное программное обеспечение и специально для этого вырабатываемую систему процедур, объединяющих усилия специалистов разного направления. Вот это все и призвано помочь нам преодолеть одно из труднейших противоречий современности и создать инструмент, необходимый для выбора «стратегии Разума»!

Современные научные проблемы во все большей степени начинают носить принципиально междисциплинарный характер. Глобальные проблемы являются их ярким представителем: их решение требует участия самого широкого спектра специалистов. А для этого прежде всего нужны общий язык и соответствующие средства работы с информацией.

Необходимый язык дают математические модели или, более точно, такие описания изучаемых явлений, в которых используется язык математики. Техническими средствами становятся современные вычислительные системы, то есть совокупность вычислительных машин, вспомогательных устройств (систем ввода-вывода, графических устройств и т. д.) и соответствующего математического обеспечения, необходимого для решения возникающих математических задач.

И модели, и инструментарий — это все необходимые элементы диалоговой системы. Но их одних еще мало для эффективного получения необходимых знаний.

Как уже говорилось выше, наши средства анализа, наши знания окружающего мира недостаточны для того, чтобы полностью описать происходящее в нем на языке математики. И, по-видимому, на любом уровне развития науки всегда будет происходить нечто подобное, ибо язык математики, как и любой другой язык, не является универсальным. По этой причине наши модели, как правило, не бывают замкнутыми.

Последнее означает, что системы уравнений, соотношений, неравенств содержат величины, которые не определяются в рамках моделей и не задаются начальными условиями. Они должны быть заданы заранее, то есть быть факторами экзогенными по отношению к модели, либо быть подобранными экспертами в процессе самого машинного эксперимента.

Иными словами, исследование даже относительно простых задач энвайроментального характера и частных проблем не сводится к решению чисто математических задач и требует, как правило, дополнительного исследования содержательного характера. При этом чем сложнее исследования, тем больше возникает неформализуемых ситуаций и тем больше удельный вес содержательного анализа.

Интуиция и рассуждения по аналогии приобретают в этих условиях важнейшее значение. И в то же время по мере усложнения предмета исследования традиционные методы естественных и общественных наук, не использующие технику формального анализа и машинную обработку информации, становятся все более беспомощными, поскольку количество и взаимная обусловленность событий растут столь быстро, что человеческий мозг уже не в состоянии их усвоить и тем более проанализировать.

Таким образом, с возрастанием сложности изучаемых проблем их все труднее сводить к чисто математическим задачам, а нематематические методы становятся все менее эффективными. Выход из этого тупика может быть найден только в объединении этих двух сфер человеческого мышления — строго логической, опирающейся на возможности машинной переработки информации с помощью моделей и методов математики, и неформальной, опирающейся не только на огромный опыт и навыки, но и на чувственное восприятие окружающего мира.

В этом синтезе и рождаются те новые подходы к познанию реальности, которые постепенно открывают нам пути к построению теории развития ноосферы.

Примечание. Я хочу обратить внимание на несводимость сознания, а тем более творчества, к логике. Процессы творчества, озарения будут для нас еще долго тайной за семью печатями. И тем не менее мы сегодня уже способны помочь реализации творческих планов, творческих актов, создавая человеку условия, позволяющие ему понять его собственные цели. Именно в этом я и вижу основное значение диалоговых комплексов для развития цивилизации.

Организация сложных междисциплинарных, или, как теперь говорят, системных, исследований представляется мне в форме некоторой сети, в узлах которой находятся «головы» исследователей — биологов, физиков, химиков, экологов, экономистов, способных давать правильные и четкие ответы на отдельные конкретно поставленные вопросы. А между собой эти «головы», или, лучше сказать, «локальные интеллекты», связаны нитями логических отношений, провести анализ и установить закономерности которых, как и осуществить обмен информацией между «локальными интеллектами», способна только вычислительная система.

Так вот, говоря об осуществлении человеко-машинного диалога, я предполагаю, что реализована система, включающая в себя не только технические средства (вычислительную машину, вспомогательное оборудование), модели и математическое обеспечение, но и совокупность процедур (алгоритмов) работы со специалистами в отдельных конкретных областях знаний, позволяющей этой сети функционировать, то есть использовать ее для получения необходимой информации. Создание технических средств, обеспечивающих нужные связи между узлами сети, достаточно быстрый и удобный обмен вопросами и ответами между специалистами, участвующими в ее работе, появление уникальных машинных языков как основы формализма — все это я считаю началом истинной истории вычислительной техники, которая позволит нашей цивилизации, несмотря на несовершенство и слабость индивидуального человеческого мозга, преодолевать любые информационные тупики.

Сочетание вычислительных и логических возможностей компьютера с интеллектом Человека и с совокупностью всех технических средств, которые делают это сочетание эффективным средством решения сложнейших проблем, стоящих перед людьми, было названо нами еще в конце 60-х годов «имитационной системой». Основой такой системы является модельное описание, представление реальной действительности в вычислительном комплексе.

Мы довольно подробно говорили о целом ряде особенностей современной вычислительной техники, и читателю может показаться, что обсуждаемые в этом разделе вопросы носят специальный характер и лежат в стороне от проблем, рассматриваемых в этой книге. В действительности это не так, ибо теперь речь идет о новых принципах работы с информацией, которые непосредственно влияют на характер «алгоритмов эволюции, а следовательно, и на протекание общего процесса развития на нашей планете.

Мы вступаем в XXI век, цивилизация которого будет пронизана электроникой подобно тому, как организм животного пронизан нервными волокнами.

Сегодня во всех странах много пишут об электронике и ее влиянии на все стороны жизни человеческого общества. Главное здесь состоит, наверное, в том, что без соответствующего развития вычислительной техники мы не можем рассчитывать на вступление в эру «направляемого развития». Сегодня мы начинаем обретать способность решать сложнейшие проблемы экологической стабильности, завтра придет эпоха генной инженерии…

Процессы естественной эволюции протекали невероятно медленно. Но ведь они тоже были процессами адаптации и стабилизации экологических ситуаций. И разве непрерывное изменение и совершенствование генотипов не может рассматриваться как проявление мастерства генной инженерии — мастерства Природы, которая с помощью механизмов случайных мутаций и последующего отбора формировала организмы, обладающие все новыми признаками?

Деятельность людей имеет, по существу, тот же эволюционный смысл; она лишь бесконечно сокращает время, необходимое для заметных изменений.

В XX веке человечество подошло к необходимости решать проблемы «направленного развития» или проблемы коэволюции Человека и окружающей среды. Однако эти проблемы оказались чересчур сложными для того инструментария, с помощью которого мы решали задачи, традиционные для естественных и общественных наук. Теперь нам потребовались совершенно новые способы работы с информацией. И они появились. Вот почему изобретение электронной вычислительной техники и способов ее использования есть закономерный этап развития — общего процесса развития, который, как и любые его этапы, носит противоречивый, диалектический характер.

Появление новых средств обработки информации, изобретение новых технологий работы с информацией — это такой же закономерный акт самоорганизации материи, как и появление жизни, средств использования энергии Солнца, появление мозга и интеллекта и т. д. Может быть, могли бы возникнуть и иные способы работы с информацией, какие-либо иные вычислительные комплексы, построенные совершенно иначе и основанные на совсем других принципах, — у Природы, вероятно, заготовлено впрок бесконечное разнообразие вариантов развития. Они могли возникнуть несколько раньше или несколько позже. Но не возникнуть они не могли!

Изобретение вычислительной техники и методов работы с информатикой — всего того, что ныне называется информатикой, было необходимым условием дальнейшего развития биосферы и цивилизации, а следовательно, и «прогрессивной» эволюции человечества — это был выход из тупика.

<<< Назад Наука как форма накопления, хранения и переработки информации

Вперед >>> О термине «искусственный интеллект»