Чтение онлайн

— Совсем недавно еще раздавались голоса, что вся затея с кибернетикой — излишняя роскошь, что и без полноценной информации мы добились успехов в технике и промышленности. Это было опасным зазнайством. Успехов мы добились не потому, что обходились неполноценной информацией, а следовательно, сможем обходиться и впредь, а несмотря на это и вопреки этому. Отрицание роли полноценной информации — грубейшее заблуждение. Без полноценной информации, то есть без высококачественных сведений, поступающих своевременно по разным каналам, точных и взаимно дополняющих друг друга, невозможно ориентироваться, нельзя принимать разумных решений, нельзя целенаправленно управлять народным хозяйством. Не собрав точную информацию о залежах полезных ископаемых, мы не сможем планировать развитие промышленности, не получив точных сведений о характере, скажем, доменного процесса, мы не можем сконструировать автомат для плавки чугуна. Перечень примеров можно продолжить до бесконечности. Они иллюстрируют одну мысль: без полноценной информации нельзя добиться прогресса, невозможно успешно развивать научно-техническую революцию, которая поднимет наше общество на новую ступень.

ЧЕЛОВЕК — МАШИНА

Став наукой, кибернетика, в свою очередь, рождает новые науки, которых не было вчера. Некоторые названия еще очень непривычны. Ну, например, что такое инженерная психология? Я инженер, но, ей-богу, не понимаю, почему психология требует возведения в ранг особой науки, если к ней добавлено слово «инженерная»… Да и при чем здесь кибернетика?

Так мой третий вопрос Акселю Ивановичу стал, по существу, повторением второго.

— «Инженерная психология» — это наука о системе «человек — машина», — объяснил мне Берг. — Она рождена потребностью времени. Если проблеме электронных быстродействующих машин уже более двух десятков лет, то проблема «человек — машина» вдвое моложе. В таком виде задача только-только вырисовывается. Но уже ясно, что это линия главного направления, потому что машина все больше будет вытеснять человека в сложных процессах производства.

Приведу в качестве примера быстротечные процессы, где человек не успевает вовремя среагировать, где он не обладает достаточной «пропускной способностью», то есть не может своевременно переработать поступающий поток сведений.

Органы чувств человека ограниченны. За годы эволюции совершенствовались лишь те из них, которые были необходимы в привычной среде, где он всегда жил. У человека нет органов чувств, реагирующих на магнитные и электромагнитные поля, на ультразвук и радиоволны.

И вот кибернетики обдумывают наиболее рациональные способы исправления этой «ошибки» природы. Вживить ли в организм человека недостающие ему искусственные органы чувств с тем, чтобы расширить функции мозга? Или создать вокруг человека, находящегося в непривычных условиях, привычную микросреду: батисферу на дне океана, герметическую кабину в ракете? А может быть, избавить человека от участия в экспериментах и все поручить машине?

Те же вопросы возникают и в промышленности.

— В промышленности, как это ни парадоксально, человек иногда оказывается «узким местом», — развивает свою мысль Берг. — На электростанции произошла авария. Нарушается нормальная работа целых промышленных районов, гаснет свет в домах, останавливается электротранспорт. Зачастую одна поломка влечет за собой другую. В памяти еще свежа серьезная авария энергосистемы, надолго парализовавшая жизнь Нью-Йорка и прилегающих районов восточного побережья США. Даже самый опытный диспетчер не способен мгновенно разобраться в обстановке и принять наилучшее решение. Многое зависит от его опыта, от имеющейся в его распоряжении аппаратуры. Лавина отключений разрастается, и лишь электронная вычислительная машина в этих условиях может за доли секунды учесть все грани случившегося, рассчитать, кого из крупных потребителей можно временно отключить с наименьшим ущербом, выбрать наилучший вариант и осуществить его.

Нечего говорить о том, что без электронной системы сбора и переработки экономической информации мы не можем использовать все возможности нашей системы планирования народного хозяйства. — Берг особенно подчеркивает важность этой проблемы. — Ведь здесь задачи со столькими неизвестными, с такой динамикой исходных данных, что, пожалуй, под стать космогоническим задачам. Ведь в планирующие организации стекаются данные со всех предприятий. Это мощный поток сведений о необходимых различным заводам средствах, о затратах на оборудование, амортизацию, детали. Все это нужно своевременно учесть и так построить перспективный план, чтобы получить максимальный экономический эффект. Планированию сопутствует огромная трудоемкая статистическая и вычислительная работа, выполнить которую может только электронная машина. Но выполнить ее необходимо, так как это самый скорый и эффективный путь для реализации государственного планирования. Кибернетика позволит сделать управление этим единым хозяйством наиболее эффективным, целенаправленным.

Осуществить полноценное планирование промышленности — задача нынешнего дня. Мы ее выполняем, но предстоит очень серьезная теоретическая и практическая работа. Дело в том, что в сложных системах управления наряду с машинами участвуют люди. Это вызывает непредвиденные осложнения. Осложнения возникают из-за нечеткого взаимодействия между человеком и машиной. Таков результат несовершенства способов общения человека и машины, сложности и медлительности перевода машинного языка на язык человеческий, затруднений из-за различия быстроты реакции человека и машины. А ведь от уровня общения человека с машиной, от легкости и быстроты перевода машинного языка на язык человеческий и обратно зависит совершенство системы управления с помощью машины.

Совет по кибернетике, руководя исследованиями в области инженерной психологии, рассматривает всю логическую цепочку задачи «человек — машина», начиная от конструкторской разработки машины. И эта начальная стадия, стадия рождения идеи — самая мучительная, вызывающая особенно горячие споры. Здесь дремучая разноголосица, в которой и предстоит сообща разобраться кибернетикам, механикам, электронщикам, психологам. За кибернетиками решающее слово, но как трудно зачастую его произнести!

Допустим, сфера деятельности будущей машины ясна. Начинается полоса терзаний. По какому пути пойти? По какому образцу сделать машину? Какой замысел положить в основу ее работы? Можно попытаться повести машину по стопам человека, то есть научить ее действовать так, как поступает человек. Но хорошо, если известно, как решает аналогичную задачу человек. Это не всегда ясно. Как, например, мышцы генерируют энергию? Неизвестно. А это генератор с самым высоким кпд, какой существует в природе. Как наши глаза узнают знакомого человека, знакомый почерк, выделяют из тысячи других? Как слух отличает знакомый голос? Нос различает запахи?

Если бы всему этому можно было научить машину, наша жизнь преобразилась бы. Помощниками человека стали бы машины, сами безупречно регулирующие движение транспорта, управляющие космическими полетами. Были бы созданы совершенные «читальные» аппараты для слепых, в которых буквы алфавита были бы преобразованы в воспринимаемые слухом звуки. Можно было бы осуществить вызов абонента по телефону голосом. Можно было бы подавать команды машине не через сложную систему перевода приказов в цифровой код и с помощью перфокарт, а устно, используя автомат-переводчик.

Все это можно было бы легко осуществить, открой природа нам свой секрет распознавания зрительных и слуховых образов. И этого, конечно, мы добьемся. Через несколько лет можно будет вводить в автоматическое устройство рукописный или печатный текст, и машина составит аннотацию оригинальной или переводной работы. Автомат будет понимать устную речь и составлять протокол собрания или делать перевод с иностранного языка.

Но путь к этим открытиям лежит через «белое пятно» неизвестности. Ученым зачастую легче придумать новый принцип работы задуманного автомата или создать программу для самостоятельной работы уже существующей машины, чем подражать человеческому организму. И все-таки, проектируя машину для перевода, конструкторы старались прежде всего представить себе, как мы сами осуществляем перевод. Создавая машины для распознавания пространственных образов, раньше пытаются выяснить, как эту задачу решает человеческий мозг. Задумывая машину самообучающуюся, самосовершенствующуюся, задают себе вопрос о критерии совершенства в человеческом организме. И поневоле приходится задумываться над проблемами, которые часто сбивают с толку неразрешимостью: как человеческий организм формируется в такую совершенную систему, прекрасно ориентирующуюся в окружающей среде, с такой идеальной саморегулировкой? Почему из данного зародыша развивается именно такой организм, а не другой? Как формируются в организме его системы, органы; почему он вырастает до какого-то предела, а потом рост прекращается — организм достиг зрелости, совершенства, свойственного именно этому организму? И каков предел совершенства машины? И как узнает об этом машина, строящая другую машину?

Тут уйма инженерных и философских проблем.

— К сожалению, природа держит свою кухню в тайне, — сердито признается Берг, — и мы не можем научить машину работать по такому же принципу, по какому создан человек. И тут важно найти принцип работы машины, по возможности более близкий к идеалу. Поэтому-то ученые пробуют самые различные модели кибернетических устройств, имитирующих те или иные проявления психики и нервной системы человека. И, конечно, нередко ошибаются, но иначе невозможно найти правильный путь…

ЛОГИКА МЕЧТЫ

…Первая стадия кибернетики, когда делались смелые, головокружительные, но часто опрометчивые сравнения и выводы, позади. Позади и фамильярные отношения с понятием «мышление», которыми грешили многие ученые. Они хоть и не считали, как Лукреций, что процесс мышления — это движение особых крошечных круглых частиц, куда более быстрых, чем тяжелые и малоподвижные атомы материи, но все же легкомысленно обещали моделирование перевода с языка на язык и других частных видов деятельности мозга, которые далеко не исчерпывают понятие мышления. Предсказывали скорое появление умных автоматов, якобы способных полностью заменить человека. Теперь ученые ясно поняли, что проблема «человек — машина» несравненно глубже и драматичнее, чем казалась с первого взгляда.