Академик В. М. Глушков – пионер кибернетики - Деркач В.П. Страница 33
Аналогичное положение и при оперативном управлении материальным производством. Возьмем, например, председателя крупного совнархоза. Для того, чтобы руководить всеми своими предприятиями не просто хорошо, а наилучшим образом, ему необходимо получать, активно усваивать и, принимая решения, использовать самую подробную информацию о состоянии дел на руководимых им предприятиях, при этом не только от отдельных цехов, но и от отдельных рабочих мест. А все это потребовало бы от него увеличения его личной производительности труда во многие сотни и даже тысячи раз.
Субъективно ограниченность пропускной способности мозга человек ощущает как нехватку времени. Хотелось бы сделать и то, и это, а времени на все не хватает!
Надо сказать, что человек начал компенсировать отдельные недостатки своего мыслительного аппарата задолго до возникновения кибернетики. Действительно, изобретение письменности и книгопечатания есть не что иное, как средство компенсации такого существенного недостатка человеческого мозга, как несовершенство памяти.
Однако никогда раньше задача моделирования и автоматизации мыслительных процессов не ставилась в такой полноте, как это делает сегодня кибернетика. И произошло это прежде всего в результате создания так называемых универсальных электронных цифровых машин и изучения предоставляемых ими возможностей. Универсальность электронных цифровых машин в данном случае означает следующее: на любой такой машине можно моделировать произвольный мыслительный процесс, если его закономерности показаны и точно описаны. Под закономерностями мыслительного процесса здесь понимаются правила, которые определяют, как при развертывании этого процесса, под влиянием предшествующих мыслей и информации, поступающей из внешней среды, рождается каждая очередная мысль. Нетрудно, например, описать правила, определяющие процесс вычисления по той или иной формуле. Гораздо труднее сколько-нибудь полное описание правил, которыми руководствуется достаточно сильный шахматист. Еще труднее найти правила, определяющие процесс научного творчества. Не удивительно, что последние не описаны еще даже в первом приближении.
В Вычислительном центре Академии наук УССР (теперь это Институт кибернетики) на машине был смоделирован процесс обучения смыслу фраз на русском языке. Программа была составлена таким образом, чтобы машина, воспринимая случайно выбираемую последовательность осмысленных фраз, анализировала встречающиеся в них смысловые связи, создавала новые понятия и переносила бы некоторые смысловые связи с одних понятий на другие.
Программа действует таким образом: после периода “обучения” (машине сообщается некоторое число осмысленных фраз) машина задает еще ряд вопросов и, получив на них ответы, сигнализирует о своей готовности к “экзамену”. В процессе “экзамена” она правильно отсортировала осмысленные фразы от бессмысленных, причем делала это не только для тех фраз, которые она усвоила в процессе “обучения”, но и для большого числа новых, не встречавшихся ей ранее фраз.
Варьируя значениями двух коэффициентов (их называют коэффициентами терпения и осторожности), можно было имитировать различные типы “обучения” – от голой зубрежки до склонности к поспешным обобщениям и неуемному фантазированию.
Однако, поскольку память используемой машины была небольшой (1.024 слова), а правила работы занимали изрядную часть памяти, фактически удавалось работать лишь при весьма ограниченном словарном запасе, насчитывающем всего лишь около ста исходных слов (не считая слов для обозначения новых понятий, созданных машиной в процессе “обучения”).
Говоря о возможности автоматизации мыслительных процессов, часто приходится сталкиваться с мнением, что машина неспособна открыть что-нибудь новое, поскольку программа действий закладывается в нее человеком. Такое мнение основано на недоразумении, поскольку тут не учитывается диалектика процесса “обучения”. Действительно, обучение (в данном случае вкладывание программы) обычно не сводится лишь к зазубриванию ответов на все возможные вопросы. Оно включает в себя правила, определяющие последующее взаимодействие обучаемого с внешней средой. Поэтому выводы, к которым придет машина по истечению известного времени, будут зависеть не только от усвоенных ею в процессе “обучения” правил (программы), но и от фактических воздействий внешней среды. Но об этих воздействиях обучающий может и не знать, и в результате выводы, которые выдаст ему машина, могут оказаться для него совершенно новыми и неожиданными.
Например, обрабатывая некоторый экспериментальный материал, машина может открыть какой-то новый закон природы, абсолютно неизвестный составителю программы. Разумеется, более естественно говорить, что соответствующий закон открыт машиной вместе с программистом. Но, как известно, в аналогичной ситуации, встречающейся между людьми, обычно не принято говорить, что ученик открыл закон вместе со своими учителями, хотя ясно всем, что он не смог бы сделать этого открытия, не получив предварительно необходимых знаний от других людей (непосредственно или с помощью книг).
“Обучение” машин имеет одну особенность, которая приводит к весьма любопытным следствиям. Дело в том, что современные цифровые машины не просто моделируют те или иные мыслительные процессы, но и выполняют их с несравненно большей скоростью и точностью, чем это может сделать человек. Благодаря этому машина выполняет соответствующий процесс несравненно лучше, чем человек, что приводит в ряде случаев к иллюзии интеллектуального превосходства машины над человеком.
Чтобы понять, что здесь происходит, рассмотрим один фантастический пример. Предположим, что появился человек, мозг которого устроен точно так же, как и мозг обычных людей, за одним исключением, а именно: все процессы в мозгу этого человека совершаются в огромное число раз быстрее, чем обычно. Предположим далее, что наш воображаемый человек решил научиться играть в шахматы. С этой целью он пошел к начинающему шахматисту, и тот объяснил ему цель игры (дать мат неприятельскому королю) и правила, по которым ходят шахматные фигуры.
Узнав только это и ничего больше, наш воображаемый ученик может использовать теперь скорость работы своего мозга. Пусть эта скорость такова, что он окажется способным в течение одной секунды просмотреть из любой позиции все дальнейшие варианты течения партии на сто ходов вперед. Нетрудно понять, что наш воображаемый ученик, равный по своим истинным знаниям начинающему шахматисту – своему учителю, не только будет регулярно побеждать его, но, пожалуй, легко справится и с самым сильным шахматистом. Именно в этом эффекте кажущегося интеллектуального превосходства машины над программистом и заключается преимущество, которое дает автоматизация того или иного вида умственного труда.
Правда, современные машины работают не так быстро, как рассмотренный выше фантастический человек-феномен. Поэтому машине, в которую вложены знания начинающего шахматиста,