Одно из важных понятий современной науки - понятие управляющей системы.
С разнообразными управляющими системами мы встречаемся в технике, в
растительном и животном мире, в человеческом обществе.
Пример технической управляющей системы - примитивный поплавочный
регулятор уровня воды, изображенный на рисунке. Задача его -
поддерживать постоянный уровень жидкости в сосуде. Регуляторы подобного
типа употребляются, например, в простейших паровых котлах.
В этом примере управляющая система состоит из поплавка, рычага и пробки.
Эта система заключает в себе все основные черты гораздо более сложных
управляющих систем. Действительно, любая из них должна иметь прежде
всего чувствительный элемент, или вводное устройство (в данном случае -
поплавок), с помощью которого она воспринимает сведения, или, как обычно
принято говорить, информацию, о состоянии объекта управления (в данном
случае - сосуда с жидкостью).
Далее, управляющая система должна содержать устройство, преобразующее
информацию, полученную от объекта управления с помощью чувствительного
элемента. Подобным преобразователем информации может считаться рычаг.
Наконец, управляющая система должна иметь возможность воздействовать на
объект управления с помощью того или иного исполнительного механизма
(выводного устройства). В нашем примере таким механизмом служит пробка,
закрывающая конец трубы.
В современной технике мы встречаемся с автоматическими системами
несравненно более сложными, чем описанная. Еще более сложны
биологические управляющие системы, и первое место среди них занимает
нервная система человека, его головной мозг. Подобно техническим
управляющим системам, нервная система человека также обладает
чувствительными элементами (окончания нервов в органах чувств),
исполнительным механизмом (окончания нервов, управляющих мышцами) и
преобразователем информации (собственно нервная система).
А как устроены управляющие системы в человеческом обществе? Возьмем,
например, управление экономикой. Чувствительный элемент системы -
аппарат первичного учета, собирающий различные сведения о состоянии
народного хозяйства. Преобразование собранной информации и выработка
соответствующих решений осуществляются в Госплане, министерствах и т. п.
Имеется также и специальный исполнительный аппарат на предприятиях,
проводящий в жизнь принятые решения.
Все приведенные примеры показывают, что, несмотря на принципиальные
различия, существующие в разных управляющих системах, все они имеют
нечто общее. Изучение общих законов, на основе которых действуют
управляющие системы, составляет предмет специальной науки - кибернетики.
Термин <кибернетика> происходит от древнегреческого слова <кибернетес>
(рулевой) и напоминает, что кибернетика - наука об управлении, или,
более точно, наука об общих законах преобразования информации в
управляющих системах.
Этот термин впервые употребил в 1834 г. французский физик А. Ампер,
назвав кибернетикой не существовавшую еще в то время науку об управлении
обществом. В 1948 г. словом <кибернетика> была названа общая наука об
управлении "выделившаяся впоследствии в самостоятельную ручную
дисциплину. Возникновение кибернетики - результат предшествующего
развития науки и техники. Фундамент кибернетики - современная
математика, такие ее бурно развивающиеся области, как алгебра, теория
информации, теория алгоритмов, теория оптимальных решений, теория
массового обслуживания, исследования операций и т. д.
В настоящее время кибернетика - теоретическая основа автоматизации, и
главным образом автоматизации многих видов умственной деятельности
человека.
Конечно, между техническими и биологическими системами, и тем более
между ними обеими и управляющими системами в человеческом обществе,
имеются глубокие качественные различия. Поэтому наряду с кибернетикой
существуют отрасли науки, изучающие особенности различных типов
управляющих систем. К ним относятся техническая автоматика, физиология
высшей нервной деятельности и большая группа социальных (общественных)
наук.
Прикладной характер кибернетики выражается в применении ее к самым
разнообразным объектам исследований реального мира. Так, перед
экономической кибернетикой стоит задача приложения общих законов
управляющих систем к экономике; биокибернетика исследует живые
организмы, мышление человека, занимается созданием модели интеллекта,
или разума; техническая кибернетика изучает вопросы проектирования
сложных систем, таких, как вычислительные машины, информационные системы
ИТ. д.
Такое применение кибернетики, в свою очередь, вызывает к жизни новые
теоретические вопросы, исследование которых составляет суть
теоретической кибернетики.
Важная составная часть кибернетики - так называемая теория информации.
Она изучает различные формы представления и передачи информации как в
отвлеченном (абстрактном) виде, так и применительно к конкретным
управляющим системам. Информация может представляться в двух формах -
непрерывной и дискретной, прерывистой.
В первом случае информация представляется в виде плавно, непрерывно
меняющихся величин. Например, при передаче речи по радио или по телефону
звуки представляются в виде плавно изменяющихся электрических величин -
напряжения или силы тока. При передаче той же речи по телеграфу, с
помощью азбуки Морзе, или при записи ее на бумаге характер представления
меняется, информация разбивается на отдельные порции: точки и тире,
буквы алфавита ; переходы от одной порции к другой совершаются скачками.
Это уже дискретная форма представления информации.
На современном уровне развития кибернетики особо важное значение
приобрела дискретная форма представления информации. Оказывается, что
информация, заданная в непрерывной форме, может быть с любой необходимой
точностью представлена в дискретной форме. Более того, в качестве
отдельных порций информации может быть выбрано любое нужное количество
каких-либо значков (обобщенных букв), называемое обычно абстрактным
алфави-т о м. Важно лишь, чтобы этот алфавит содержал более одной
обобщенной буквы. Процесс представления информации в виде
последовательно расположенных букв абстрактного алфавита называется
кодированием.
Для примера рассмотрим процесс кодирования информации, содержащейся в
рисунке (абстрактный алфавит состоит из двух обобщенных букв - 0 и 1).
Разобьем рисунок на прямоугольнички, размеры которых зависят от
точности, с какой мы хотим представить информацию.
Условимся обозначать каждый прямоугольничек нулем, если более половины
его площади не зачернено, и единицей в противоположном случае. Тогда,
пробегая все прямоугольнички по строкам слева направо, а строки сверху
вниз, мы получим для нашего рисунка следующий дискретный код:
00000000011001100000. Разумеется, такое представление описывает рисунок
с малой точностью. Однако, разбивая изображение на достаточно большое
число прямоугольничков, мы можем добиться высокой точности описания.
Обратный процесс воссоздания по данному коду первоначального рисунка, т.
е. восстановление исходного вида информации по ее дискретному коду,
называется декодированием.
В теории информации разработаны не только способы кодирования различных
сообщений, но и способы количественной оценки содержащейся в них
информации.
Вопросы кодирования и декодирования, а также другие проблемы возникают в
первую очередь при разработке вводных и выводных устройств управляющих
систем. Теоретическую основу устройств для преобразования информации
составляет раздел современной кибернетики - теория автоматов.
Основной объект исследований этой теории - автомат, его свойства,
структура, проектирование, а также способы преобразования информации с
помощью автоматов.
Теория автоматов тесно связана с теорией алгоритмов, а само понятие -
автомат основывается на математическом понятии алгоритма. Алгоритмом
называется конечная система правил, по которым совершается
преобразование дискретной информации. С понятием алгоритма вы, сами того
не ведая, знакомились еще в школе. Из курса алгебры, например, хорошо
известны алгоритмы (правила) решения квадратных уравнений, систем
линейных уравнений, раскрытия скобок и приведения подобных членов в
буквенных выражениях и т. п. Но алгоритмы широко распространены и за
пределами математики. Если сформулировать все правила, которые
употребляет опытный переводчик для переводов, скажем, с английского
языка на русский, мы получим не что иное, как алгоритм англо-русского
перевода.
Если элементарные правила шахматной игры дополнить системой
стратегических правил, позволяющих в каждой позиции находить
единственный, наилучший (с точки зрения данной системы правил) ход,
получится алгоритм игры в шахматы.
Теоретически чуть ли не всякий вид умственной деятельности человека
может быть сведен к выполнению того или иного алгоритма. Но практически
найти правила, составляющие эти алгоритмы, - сложная и трудоемкая
задача.
Алгоритмическая система включает в себя: способ задания информации,
набор элементарных операций (приемов), правила построения алгоритмов из
элементарных алгоритмов.
Для кибернетики особенно важны два результата, полученные в теории
алгоритмов, Первый - универсальность алгоритмических систем - состоит в
том, что в данной алгоритмической системе можно записать любой алгоритм,
т. е. представить его в виде конечной последовательности элементарных
операций (приемов). Подобно тому как из атомов складываются молекулы
различных веществ или как из одних и тех же букв складываются слова
совершенно различного содержания, так и всякий алгоритм можно составить,
комбинируя элементарные алгоритмические операции.
Второй важный результат заключается в том, что существуют так называемые
алгоритмически неразрешимые проблемы, т. е. такие задачи, которые для
своего решения требуют бесконечного числа различных приемов. А всякий
алгоритм обязательно включает в себя лишь конечное число приемов, хотя,
может быть, и очень большое.
Так, например, можно построить алгоритм для доказательства любой теоремы
из элементарной геометрии (не использующей понятие предела). В то же
время доказано, что для теории чисел (устанавливающей свойства целых
чисел) подобного алгоритма построить нельзя, его не существует.
Основная задача теории автоматов - разработка методов создания
преобразователей информации для осуществления тех или иных алгоритмов,
например машин для контроля и управления производственными процессами в
различных отраслях промышленности, для автоматического перевода, для
игры в шахматы и т. п.
Если существуют универсальные алгоритмические системы, то в принципе
возможно построить универсальные преобразователи информации, способные
реализовать любые алгоритмы. Подобные универсальные преобразователи уже
построены и успешно работают. Это так называемые универсальные
электронные цифровые вычислительные машины (ЭЦВМ). Цифровыми или
вычислительными эти машины называются потому, что первым их назначением
была реализация вычислительных алгорит-м о в. Информация, с которой они
имели дело, была цифровой, т. е. набором чисел. Такие машины снабжаются
запоминающими устройствами (памятью), позволяющими им <запоминать> как
перерабатываемую информацию, так и программу работы машины, т. е.
записанный в условных кодах, называемых приказами, алгоритм, который
должна реализовать машина.
Чтобы изменить программу, не нужно переделывать машину, достаточно
пропустить через вводное устройство набор бумажных карточек с пробитыми
в соответствующих местах отверстиями - перфокарты или ленту с
отверстиями - перфоленту. Так вводится в машину новая программа,
настраивающая ее на новый вид работы.
Благодаря этому открываются широкие возможности для автоматизации
умственной деятельности человека,- достаточно найти алгоритм,
описывающий тот или иной вид подобной деятельности, перевести его в
программу, или, как говорят, запрограммировать, и ввести в машину.
На универсальной машине можно программировать любой алгоритм, и
поскольку машина работает гораздо быстрее и точнее человека, она, как
правило, выполняет заданный алгоритм гораздо лучше него. Отсюда понятно,
какое большое практическое значение имеет кибернетика в автоматизации
таких видов умственной деятельности, где человек уже сейчас не в силах
справиться с переработкой информации за разумное время, например в
научных и инженерных расчетах.
Во многих разделах современной науки и техники, таких, как атомная
физика или ракетная техника, решаются задачи, требующие вычислений,
состоящих из многих миллиардов арифметических операций. Даже при помощи
клавишных вычислительных приборов человек успевает в среднем выполнять
за минуту лишь две арифметические операции над многозначными числами. А
для выполнения одного миллиарда операций потребовалась бы тысяча лет
непрерывной работы без сна и отдыха! В то же время современная
электронная цифровая машина, например БЭСМ-6, выполняющая 1 млн.
арифметических операций в секунду, справится с этой работой меньше чем
за четверть часа! При таком росте производительности
труда становится возможным решение задач, которые ранее были недоступны
человеку.
Автоматизация расчетов нужна не только в новейших областях науки и
техники. Так, в метеорологии только благодаря автоматизации удается
вовремя выполнить сложные расчеты, необходимые для составления прогнозов
погоды. В техническом проектировании внедрение автоматизации позволяет
перейти от выбора лучших проектов из относительно небольшого числа
вариантов к выбору наилучшего из всех возможных вариантов (так
называемого оптимального проекта).
Рассмотрим, например, задачу выбора наилучшего варианта проекта железной
дороги по заданному маршруту (трассе). Производя мысленный вертикальный
разрез местности вдоль трассы, получим некоторую кривую, изображающую
неровности рельефа. Проложить дорогу непосредственно по этому рельефу,
как правило, нельзя: подъемы и спуски получаются слишком крутыми, и
преодолеть их при эксплуатации уже построенной дороги либо окажется
вовсе невозможно, либо потребуются большие затраты > (снижение скорости
и веса составов, использование нескольких локомотивов и т. д.).
Необходимо поэтому выровнять рельеф. Такое выравнивание проводят по
нескольким выбранным отметкам. В нашем примере таких точек всего 5
(точки А, В, С, D, Е).
Каждая точка, за исключением крайних -< А п Е, находящихся на
определенном уровне, может занимать 100 различных положений по высоте. У
нас будет 1003 = 1 ООО ООО различных вариантов выравнивания рельефа.
Если просматривать их со скоростью два варианта в минуту, потребуется
целый год. Если же число точек увеличивается до 100, то количество
вариантов выражается единицей со 196 нулями, а количество лет,
необходимое для их просмотра,- единицей со 190 нулями. В этом случае
просмотреть все варианты практически невозможно не только
для человека, но и для электронных вычислительных машин.
Необходимо поэтому разработать методы, позволяющие резко уменьшить
количество просматриваемых вариантов, отбросить целые группы заведомо
плохих. Разработкой такого рода методов занимается специальный раздел
кибернетики - теория оптимальных решений.
В настоящее время разработан ряд методов для решения задач оптимального
проектирования, планирования и управления. Для решения задач
оптимального проектирования дорог, линий электропередач и др. удобен
метод последовательного анализа вариантов. С помощью этого метода
оптимальный вариант выравнивания рельефа для прокладки железной дороги в
несколько сотен километров находится вычислительной машиной среднего
быстродействия (10-12 тыс. операций в секунду) за 2-3 часа.
В ряде областей техники разрабатываются системы алгоритмов, позволяющие
осуществить полную автоматизацию проектирования многих сложных объектов.
Не менее важно также оптимальное планирование и управление народным
хозяйством. Эти вопросы выделяют обычно в специальный раздел кибернетики
- экономическую кибернетику. Масштабы производства и темпы роста
народного хозяйства в СССР так велики, что обычные неавтоматизированные
методы планирования уже не могут нас удовлетворить. Практика показывает,
что выбор оптимальных (наилучших) вариантов планов уже сейчас
практически недоступен никакому человеческому коллективу, не
пользующемуся электронными цифровыми машинами.
Электронные цифровые машины используются пока лишь для частных
планово-экономических задач. Особенно успешно решаются с помощью методов
линейного программирования (см. ст. <Математика помогает планированию>)
так называемые транспортные задачи (нахождение планов перевозок с
минимальными транспортными расходами), а также задачи о наилучшей
загрузке станков и др. Экономия от такой автоматизации исчисляется
обычно 10- 15%, а в отдельных случаях доходит до 50- 60%.
На рисунке дана схема перевозок грузов с заводов А, Б, В, Г на склады
1,2, 3, 4. Минимальная стоимость перевозок зависит от объема продукции
каждого завода (цифры возле заводов, в тысячах тонн), от вместимости
складов (цифры, проставленные на складах, в тысячах тонн), от стоимости
перевозки единицы товаров с каждого завода на склад (цифры возле машин,
в рублях). Жирные линии показывают оптимальные маршруты перевозок.
Для решения этой задачи обычным способом нужно много времени. А если
будет большее количество поставщиков и потребителей? С помощью же
электронно-вычислительной машины решение можно найти за несколько минут.
На повестке дня сейчас полная автоматизация не только самих процессов
планирования и управления экономикой, но и процессов сбора и
систематизации необходимой первичной информации, учета и
справочно-статистической работы. С этой целью создаются специальные
вычислительные центры, имеющие иерархическую структуру, снабженные
мощными электронными цифровыми машинами и соединенные между собой, а
также с производством современными каналами связи для быстрой передачи
необходимой информации.
Информация, поступающая от низовых ЭЦВМ по каналам связи в
вычислительную машину высшего уровня, будет обрабатываться и выдаваться
за несколько десятков минут, на что сейчас требуются годы. Обработанные
результаты передадут в головную организацию (Госпланы республик, оттуда
- в Госплан СССР). Если в дальнейшем возникнет необходимость вернуться к
данным материалам для решения какой-либо новой экономической задачи, вся
информация, хранящаяся в ЭЦВМ на местах, может быть вызвана через
систему связи и систему машин, которые ее обрабатывали.
К задаче оптимального управления экономикой тесно примыкает задача
оптимального управления производственными процессами. Сейчас еще во
многих случаях диспетчер или группа диспетчеров управляет тем или иным
сложным процессом далеко не лучшим образом. Дело в том, что человеческий
мозг не успевает своевременно перерабатывать огромный объем необходимой
информации.
Помочь здесь могут только автоматизированные управляющие системы, основу
которых составляют специально приспособленные для управления
универсальные электронные цифровые машины.
Они называются обычно универсальными управляющими машинами. Эти машины
снабжены особыми вводными и выводными устройствами, позволяющими
автоматически собирать и выдавать информацию, необходимую для управления
производством. Примером может послужить система управления на Львовском
телевизионном заводе, разработанная научными сотрудниками Института
кибернетики АН УССР совместно со специалистами завода. На заводе
установлена ЭЦВМ <МИНСК-22>, доукомплектованная различными устройствами.
Машина составляет наилучшую программу работы для всех участков
производства, следит за соблюдением технологии, выполнением графиков и
при необходимости включает определенные механические комплексы. В любой
момент можно получить всестороннюю объективную информацию о положении
дел в цехах завода.
Внедрение автоматизированной системы управления производством на
Львовском телевизионном заводе улучшает технико-экономические показатели
его работы на 10-15%.
Универсальная управляющая машина <ДНЕПР> предназначена для контроля и
управления производственными процессами в различных отраслях
промышленности. Машина успешно управляет выплавкой стали,
газорезательными станками, производством химических и нефтепродуктов,
движением поездов на железнодорожном транспорте, производством целлюлозы
и бумаги и другими процессами. Машина используется и для автоматизации
научных и инженерных исследований, для сбора и обработки данных о
результатах научных и инженерных экспериментов.
Так, на научно-исследовательском судне <Михаил Ломоносов> при помощи
машины <ДНЕПР> результаты гидрофизических исследований обрабатываются во
время рейса. Раньше на это затрачивались месяцы и даже j годы работы по
окончании экспедиции.
Для управления производственными процессами на значительных расстояниях
можно использовать электронные цифровые машины, установленные в
вычислительных центрах в другом городе. Такие опыты успешно проводились
в СССР, а также в США.
Но создание управляющих машин лишь наполовину решает проблему
автоматизированного управления производственными процессами. Не менее
важно решить задачу алгоритмизации, т. е. найти эффективные алгоритмы
для управления производственными процессами. Построением общей теории
управления техническими (производственными) объектами занимается
техническая кибернетика.
Алгоритмизация производственных процессов обычно чрезвычайно трудоемка,
а из-за непрерывного совершенствования технологии необходимо часто
изменять и совершенствовать алгоритмы управления. Поэтому стараются
использовать все чаще такие системы, которые могут
самосовершенствоваться.
Обычно самосовершенствование осуществляется следующим образом. Помимо
собственно управляющего алгоритма, так называемого рабочего алгоритма
или алгоритма первой ступени, вводится еще один - алгоритм второй
ступени. Он контролирует результаты работы первого алгоритма и изменяет
некоторые его части с целью улучшения результатов.
Применение универсальных электронных цифровых машин с
самосовершенствующейся системой алгоритмов обеспечивает, как правило,
более высокое качество управления. В настоящее время обычно применяют
двухступенчатые самосовершенствующиеся системы, о которых мы говорили.
Однако возможно построить и более сложные, многоступенчатые системы.
Особенно велико значение самосовершенствующихся систем при решении одной
из самых увлекательных задач кибернетики - задачи моделирования
процессов, протекающих в мозгу человека. Дело в том, что человеческий
мозг - очень сложная и во многих отношениях замечательно устроенная
самосовершенствующаяся система. Возможности мозга наглядно
иллюстрируются таким примером.
Если показать человеку, ранее не имевшему представления об этажности
домов, рисунки с одноэтажными и пятиэтажными домами, впоследствии он
может правильно классифицировать и изображения, которые ему не были еще
показаны, например двухэтажных, трехэтажных и т. д. домов. Значит, у
человека выработалось достаточно правильное представление о домах в
несколько этажей. Иными словами, человек внешне относительно просто
приспособляется к распознаванию какого-либо класса изображения (в нашем
случае - рисунков домов).
Для моделирования такой способности мозга в кибернетике было построено
много различных алгоритмов и проведены эксперименты. Они послужили в
ряде случаев основой для решения практических задач автоматизации
процессов распознавания зрительных образов, а также человеческой речи.
Впрочем, в направлении автоматического распознавания речи сделаны пока
лишь первые шаги: машина распознает всего несколько десятков слов,
произносимых разными голосами в различных условиях.
Обучение машин распознаванию зрительных и других образов лишь самая
первая, относительно несложная задача в моделировании мыслительных
процессов. Более сложно моделировать логическое мышление, процесс
обучения языку, моделировать процессы творчества.
В области логического мышления в первую очередь моделируются различные
системы, позволяющие осуществлять автоматическое доказательство теорем в
некоторых областях математики. При этом речь идет об автоматическом
доказательстве не только теорем, вошедших в учебники, но и новых, еще не
известных человеку. Значение такой автоматизации огромно: используя
скорость и безошибочность работы даже современных, относительно еще мало
совершенных, универсальных электронных цифровых машин, вероятно, можно
будет уже в ближайшем будущем доказывать сложные теоремы, которые
невооруженному человеческому уму недоступны.
Здесь уже возникает вопрос об использовании автоматизации для развития
самой науки. В будущем кибернетические машины будут незаменимыми
помощниками человека не только в доказательстве новых теорем, но и в
обобщении результатов наблюдений, в построении новых физических и других
теорий и т. д. Уже сейчас, помимо помощи в сложных вычислениях и
обработке экспериментальных данных, машины начинают применяться для
автоматизации справочно-информационной и библиографической работы,
отнимающей много времени у ученых. В принципе возможно накапливать
научную информацию не только в библиотеках, но и в электронной памяти
кибернетических машин
в специальных информационных центрах. Из этих центров можно будет быстро
получать необходимую справку, краткое или полное содержание какой-либо
научной статьи и т. д.
Важное место в научном творчестве займут также автоматический перевод с
одного языка на другой, автоматическое реферирование и конспектирование
статей и т. п. Для этих целей в машину должна быть вложена та или иная
система знаний о человеческих языках. На первых порах в эту систему
включаются обычно лишь необходимый словарный запас и грамматические
правила. Однако в принципе ничто не препятствует тому, чтобы обучать
машину распознаванию смысла вводимых в нее фраз.
Опыты такого рода были проделаны в Академии наук УССР. Универсальная
электронная цифровая машина, работая в так называемом режиме обучения,
обучалась отличать осмысленные фразы, составленные из выбранных наугад
100 слов, от бессмысленных. Важно подчеркнуть, что машина не просто
<зазубривала> вводимые в нее <учителем> фразы, а создавала новые
понятия, задавала учителю вопросы и в режиме экзамена различала смысл не
только тех фраз, которые ей были сообщены <учителем>, но и абсолютно
новых для нее.
Возникает актуальный и острый вопрос: возможна ли автоматизация самих
процессов творчества? О научном творчестве уже говорилось выше.
Необходимо лишь определить, не потребуется ли программисту затратить
больше усилий на составление программы, чем на непосредственное решение
вопроса, заключенного в программе?
Рассмотрим простой пример. Предположим, программист не знает, как
решаются квадратные уравнения, но может проверить, является ли то или
иное число корнем заданного квадратного уравнения. В таком случае он без
особых затруднений может составить программу, по которой машина будет
пытаться решать квадратные уравнения по различным формулам,
последовательно перебирая все такие формулы - от более простых к более
сложным. При этом каждая такая попытка будет проверяться с помощью
подстановки определяемых по испытуемой формуле корней в заданное
уравнение (или в несколько заданных уравнений). В случае неудачи машина
должна автоматически строить следующую формулу и испытывать ее - и так
до тех пор, пока очередная попытка не приведет к успеху. Благодаря
огромной скорости работы машина довольно быстро 1 найдет требуемую
формулу.
При решении более сложных проблем применение метода простого
перебора может не привести к успеху. Однако, как правило, благодаря
огромной быстроте действий машина может решать соответствующие проблемы
с помощью более простых методов, чем те, которые потребовались бы для
этой цели человеку. Поэтому составление программы для решения даже
единичной проблемы творческого характера может оказаться более простым
делом, чем непосредственное решение самой проблемы. В действительности
же положение еще облегчается и тем, что составленная программа
используется для решения всех проблем одного типа.
Возможности автоматизации творческих^ процессов не ограничиваются
рамками одних лишь точных наук. Уже сейчас, когда кибернетика делает
здесь первые робкие шаги, проведены успешные опыты по автоматизации
музыкального творчества; машины сочиняют стихи (правда, пока еще
плохие), играют в шахматы и т. д. С каждым днем перед автоматизацией
процессов творчества открываются все новые и новые горизонты. Однако,
разумеется, далеко не во всех областях подобная автоматизация так нужна,
как в процессах научного творчества.
Хотя сегодня уже начинают применять математические методы исследования
художественных произведений, вряд ли можно говорить о потребности
автоматизировать литературное или музыкальное творчество. К тому же
стихи электронных поэтов не смогут превзойти истинные поэтические
шедевры.
Особый интерес представляют взаимосвязи между кибернетикой и биологией и
медициной. Кибернетика дает в руки биологам новые методы исследований.
Универсальные электронные цифровые машины позволяют моделировать
процессы эволюции и естественного отбора, автоматизировать процесс
определения болезней по их признакам, моделировать механизм
возникновения условных рефлексов и других видов деятельности мозга
животных и даже мозга человека.
В медицине врач-исследователь или лечащий врач сможет получить
информацию о состоянии больного, выборочные данные из истории болезни,
справку об эффективности лечебного комплекса применительно к большой
группе подобных больных из информационного медицинского центра,
оснащенного ЭЦВМ. Такие центры будут созданы во многих городах нашей
страны.
Биология в свою очередь снабжает кибернетику новыми идеями, касающимися
создания машин, которые в значительно большей степени приблизятся к
свойствам мозга, чем ныне существующие машины.
Кибернетика непрерывно совершенствует свою техническую базу. На смену
громоздким и малонадежным ламповым машинам пришли машины, использующие
полупроводники и магнитные элементы. Успехи современной физики позволят
сделать следующий шаг: перейти к чрезвычайно миниатюрным элементам,
использующим тонкие пленки, твердые схемы и др. Машины станут
чрезвычайно надежными, малогабаритными, относительно дешевыми и простыми
в эксплуатации (см. ст. <Пути электроники>). Эволюция в технической
основе ЭЦВМ привела к коренным изменениям в ее логической организации.
Машина принимает и обрабатывает могучий поток информации, что позволяет
сэкономить тысячи лет человеческого труда. При работе с машиной
практикуется мультипрограммирование - одновременное решение большого
количества задач, поставленных перед ЭЦВМ, а это, в свою очередь, ведет
к более полной загрузке оборудования. Происходит также непрерывное
совершенствование логической структуры машин, увеличение быстроты их
действия и объема памяти. Наряду с этим разрабатываются методы
построения новых машин, копирующих не только функции, но и некоторые
детали внутреннего строения человеческого мозга.
Успешно решается проблема общения человека с машиной. Разработано
большое количество универсальных и специализированных языков для работы
с машиной, позволяющих человеку гораздо проще писать для нее исходные
задания. С машиной должен работать не только математик-программист, но и
инженер. Так, например, на машине <ПРОМИНЬ> любой инженер может легко ,
программировать простые задачи. Для решения широкого круга инженерных
задач удобна малогабаритная полупроводниковая машина <МИР>.
Перед учеными стоит сложная проблема - разработать такой язык, который
был бы понятен машине и приближался к человеческому языку. Путь к этой
цели уже намечен.
На базе новых и новейших кибернетических устройств и систем быстрыми
темпами развивается автоматизация различных видов умственной
деятельности человека. Автоматизация эта захватывает все новые и новые
области, возможности ее безграничны. У ряда буржуазных философов и
писателей успехи подобной автоматизации вызывают опасения за будущность
человечества: не вытеснят ли автоматы человека? Однако подобные опасения
лишь результат непонимания закономерностей исторического развития. В
социалистическом и коммунистическом обществе, которое с исторической
неизбежностью приходит на смену капитализму, машины, какими бы
совершенными они ни были, всегда останутся верными помощниками человека,
способствуя неизмеримому расцвету материальных и духовных сил
человеческого общества.
В.М. Глушков
Размещение фотографий и
цитирование статей с нашего сайта на других ресурсах разрешается при
условии указания ссылки на первоисточник и фотографии.
