Образование незаконченное, кибернетическое
Источник: журнал «Смена», №16, 1964 год. Автор: Л. Кокин
Дежурный оператор, хрупкая большеглазая девушка, вынимает из шкафа нужный ящичек, достаёт стопку продырявленных карточек и несёт их к машине.
Машина напоминает шкаф, только не один, а целое скопление громоздких, массивных, забранных серыми металлическими щитами шкафов. Угол к углу, словно плечо и плечу, они полукругом (точнее, многоугольником – здесь любят точность) обступили пульт управления.
Пульт посреди зала, как стол. Наклонная его крышка вся в круглых, блюдечками, глазках и переключателях.
Дежурный оператор вставляет стопку карточек в подающее устройство и подходит и пульту. Заглядывая искоса в карточку-шпаргалку, она, словно телефонистка на коммутаторе, щёлкает переключателями. Короткое нажатие на кнопку с надписью «ввод» – и машина в мгновение ока «заглатывает» программу. Теперь, когда машине известно, чего от неё хотят, дежурный оператор нажимает соседнюю кнопку – «пуск».
ЗДРАВСТВУЙТЕ, ЛЮДИ. БУДЕМ ЗНАКОМЫ. МЕНЯ ЗОВУТ ЭЦВМ «КИЕВ». НАХОЖУСЬ В ИНСТИТУТЕ КИБЕРНЕТИКИ. ЗДЕСЬ ЖИВУ И РАБОТАЮ.
На обращённом и пульту экране, как в телевизоре, друг за другом вспыхивают слова:
ОБРАЗОВАНИЕ НЕЗАКОНЧЕННОЕ, КИБЕРНЕТИЧЕСКОЕ – РЕШАЮ АРИФМЕТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ, УЧУСЬ РЕШАТЬ ЛОГИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ, ЕЩЁ УМЕЮ ЧИТАТЬ, ПИСАТЬ И ПЕТЬ. НА МНЕ ОТЛАЖИВАЮТ НОВЫЕ ЧИТАЮЩИЕ АВТОМАТЫ. МЕНЯ ОБУЧАЮТ РАСПОЗНАВАТЬ ОБРАЗЫ, УЛАВЛИВАТЬ СМЫСЛ ПРОЧИТАННЫХ ФРАЗ. У МЕНЯ ЕСТЬ БРАТЕЦ «ПРОМИНЬ» И СЕСТРИЦА УМШН. ОНИ ВЫРОСЛИ ОЧЕНЬ МАЛЕНЬКИМИ. В ИНСТИТУТЕ У НАС ТЕСНОВАТО, И ПОСКОЛЬКУ МЕСТА НЕ БЫЛО, ВСЕ ПРОВОДНИКИ ПРИШЛОСЬ ЗАМЕНИТЬ ПОЛУПРОВОДНИКАМИ. ДО СВИДАНЬЯ! ОТ ВСЕХ СВОИХ МАГНИТНЫХ СЕРДЕЧНИКОВ ЖЕЛАЮ ВАМ УСПЕХОВ. ЭЦВМ «КИЕВ».
Экран гаснет. Дежурный оператор принимается выщёлкивать на пульте коды следующей, более деловой программы...
ЭЦВМ – электронная цифровая вычислительная машина. В отличие от привычных машин, во много крат увеличивших физические возможности человека, машины подобного рода принято называть «умными».
«Ум – способность мыслить», – сообщает толковый словарь. Этой способностью обладает каждый, но одних людей мы считаем умнее, других глупее. Умнее, по-видимому, тот, кто по размышлении приходит к более верному решению. Что же лежит в основе наших решений?
Кибернетика отвечает: информация, которой мы располагаем. Чем умнее человек, тем меньшее количество информации требуется ему для принятия верного решения.
Вычислительная машина, чтобы решить задачу, должна располагать исчерпывающей информацией. Однако она успевает переварить её в пять тысяч раз быстрее, чем человеческий мозг. Машина, по едкому определению одного учёного, – «идиот, обладающий феноменальной способностью к счёту». Ни на что другое она не способна. Однако и это, оказывается, не так уж мало.
Когда люди говорят на разных языках, понять им друг друга нелегко. Жесты, мимика – что остаётся? Выручить может только переводчик.
Обращаться с математической машиной, пожалуй, труднее. Лишь единственный язык понимает ЭЦВМ – язык цифровых кодов. Поэтому исчерпывающую информацию для решения задачи – программу – нужно сообщить машине на её «родном» языке. А это значит заранее в подробностях предусмотреть весь ход рассуждений, шаг за шагом, как в первом классе, расставить вопросы к каждому действию, подготовить чёткие, математически точные правила – алгоритм. И затем, когда все это сделано, перевести алгоритм на «машинный» язык.
Зачастую на составление программы уходят месяцы, тогда как решить задачу для машины – дело нескольких часов, а может, минут. Бесконечны столбцы чисел-команд...
«Переводчики»-программисты покрывают цифирью лист за листом. Потом цифирь переносится на перфокарты (или ленты). Черновая работа, требующая совершенной точности, необходимая и абсолютно механическая. Разными путями пытаются её сократить.
…В институтском коридоре встретились двое.
– Сдал алгол?
– Завтра сдаю. А ты?
– Я уже!
– Поздравляю!..
Алгол – язык-посредник, «общий язык» для человека и машины. На нем смогут объясняться «обе стороны», разгрузив «переводчика»-программиста. Правда, алгол несравненно беднее живого человеческого языка и пригоден лишь для описания вычислительных процессов. Но что требуется от машины? Вычислять? Вот и будьте любезны сдавать экзамены по алголу, чтобы можно было «говорить» с машиной.
Но, помимо того, машину учат видеть и слышать. Инженеры создали «глаза» для машины. Рассмотрев неизвестный ей знак, машина сравнивает его с набором знаков-образцов, которые хранит в своей памяти. И выбирает наиболее подходящий: букву, цифру, рисунок, чертёж...
«Внутренние» операции в машине по-прежнему сводятся всё к тому же счёту, однако перевод изображения на язык цифровых кодов происходит автоматически. «Зрячая» машина умеет прочесть задачу и могла бы её решить, да вот беда: правила чтения настолько загромоздили её память, что никакая другая работа ей уже не под силу.
Значит, поняли инженеры, машине мало одних глаз, одной способности видеть, ей нужен собственный «орган зрения» со своей «зрительной» памятью, со своим отдельным «мозгом». Ведь и в человеческом мозгу существует особый, «специализированный» зрительный центр.
На вращающийся барабан подаётся лист с обычным печатным текстом. Передвигаясь вдоль строчек, электронный глаз считывает текст и заносит его в память автомата-приставки. «Мозг» самой машины свободен для выполнения прочитанных команд.
А пока на лабораторном макете инженеры А. Семеновский и Ю. Мазыра закладывают в прибор лист с отпечатанными на машинке цифрами. Электронный глаз высвечивает цифру, попавшую в поле зрения, и на специальном табло тут же возникает её изображение. Такой «видит» цифру автомат, но он ещё не «понял» её. Проходит несколько мгновений, ждём ответа. Но вот сигнал вспыхнул. Молодец, автомат, совершенно верно.
– А рукописный текст он читать сможет? – интересуюсь я. – Обычную нашу рукопись, которой мы строчим письма и заявления?
– Ну, знаете, – отвечает Ковалевский, – это – дело далёкого будущего...
– Но мы же распознаем...
– Может быть, вы расскажете, как вам это удаётся?
Учёные нередко прибегают к аналогиям с живой природой, с человеком. Такие аналогии помогают создавать новые технические устройства. Но дело не только в этом. С другой стороны, становятся понятнее процессы, которые происходят в нашем организме. По замечанию профессора В. В. Ларина, в исследовательской системе – человек плюс кибернетическая машина – выявилась «обратная связь».
Откуда мы знаем, что этот знак – буква А? Очевидно, у нас в памяти хранится её изображение. Человек распознает зрительные образы, тоже, по-видимому, сравнивая их с эталонами. Другое дело, что вырабатываются эталоны незаметно, интуитивно. Машине же при обучении приходится чётко осознавать каждую мелочь.
Детальное изучение работы машины открывает закономерности человеческой интуиции. Непонятные вначале, мыслительные акты подчиняются на поверку вполне познаваемым системам правил. Совершенствуя вычислительную технику, человек в то же время познает самого себя, притом в самых тонких и сложных своих проявлениях – в процессах мышления.
«На опыте обучения и самообучения электронных машин, – считает академик А. Н. Берг, – будет пересмотрена система обучения людей, в частности детей».
О том, как пришлось обучать машину, рассказывала мне Надя Грищенко, молодой научный сотрудник. (Впрочем, молодость в Киевском институте кибернетики никак не может служить приметой. Средний возраст сотрудников – 25-27 лет, а «самому шефу», академику Виктору Михайловичу Глушкову, всего лишь сорок один. Стоит ли удивляться этому? Сама наука кибернетика ещё не вышла из школьного возраста.)
Итак, Надя Грищенко выступала в роли учительницы, ЭЦВМ «Киев» – в роли ученицы. Занятия проводились на тему «Распознавание смысла фраз». Сможет ли машина отличать осмысленные фразы от бессмыслицы, чепухи, абракадабры?
На первом занятии «ученица» запомнила триста с лишним осмысленных предложений типа «Человек думает», «Самолёт летит» и т. д. Попади «ученица» сразу же после этого на экзамен, она показала бы себя тупой «зубрилой»: кроме трёхсот заученных, не обнаружила бы смысла ни в каком другом предложении. Но ей не стали устраивать экзамена, а заставили... увлёкшись, я чуть не написал «пораскинуть мозгами». Нет, конечно! «Ученица» просто получила команду определённым образом сгруппировать слова из известных ей фраз. Выделить, например, группы существительных, которые связаны в этих фразах с одинаковыми глаголами. Причём одни глаголы оказались общими для всей группы существительных, а другие употреблялись только с некоторыми из них. Машина разделила глаголы по этому признаку – общие для данной группы и, так сказать, частные. Вот теперь уже можно было задавать вопросы.
«Человек поёт?» – спросила учительница «ученицу» (подразумевалось: осмысленна ли данная фраза?). «Да», – быстро ответила «ученица» на этот лёгкий вопрос, потому что в точности такую фразу заранее вложили в её память. (Не подумайте, что «ученица» кивнула головой, это «да» было высказано в виде доброго десятка цифр, отпечатанных на бумажной ленте.)
«Птица поёт?» – спросила учительница «ученицу».
«Да», – ответила «ученица». Это тоже был вопрос для «зубрил».
«Трактор поёт?»
«...»
Со свойственной ей быстротой «ученица» мигом перерыла свою память. Согласно тому, что она знала, трактор, подобно человеку и птице, мог стоять и идти. Мог ли он петь? Вызубренных сведений не хватало для ответа. Оставалось одно: обобщить те сведения, которые есть. «Ученица» тут же сосчитала: большинство членов группы НЕ поёт. И ответила:
«Нет».
Если бы в результате подсчёта оказалось, что большинство членов группы поёт, «ученица» на этом основании утверждала бы, что поёт и трактор. Но, узнав от учительницы, что ошиблась, запомнила бы это раз навсегда и больше не повторила.
Понаблюдайте за детьми. Когда трёхлетний ребёнок начинает складывать фразы из слов, которые не всегда ещё понятны ему, сколько весёлых минут доставляет он окружающим! Целая коллекция детского «остроумия» – книжка К. И. Чуковского «От двух до пяти». Если бы за разбор этой книжки взялся специалист по кибернетике, со своей, кибернетической точки зрения он бы сделал такой вывод: «Обучение машины внешне ничем не отличается от обучения человека». К этому выводу и пришёл академик Виктор Михайлович Глушков на основании опытов по обучению машин.
Стоило оценить с точки зрения кибернетики существующие методы обучения школьников и студентов, как обнаружилось слабое звено – совершенно недостаточная «обратная связь». В кибернетике (которая определяется как наука об управлении) обратной связью принято называть воздействие управляемого объекта на управляющий. Шофёр за рулём должен непрерывно получать информацию, соответствуют ли его действия должной обстановке. Обучение также можно представить себе в виде процесса управления. И тут оказывается, что обратная связь – от учащихся к педагогу – действует с долгими перебоями. Особенно в институте. Если в школе при опросах и проверке домашних уроков учитель все же узнает, усвоил ли ученик пройденный материал, то студенты не без оснований распевают известную песенку о том, что от сессии до сессии им живётся весело, а сессия всего два раза в год... На минутку вообразите: шофёр узнает, правильно ли он повернул руль, с опозданием... нет, не на полгода – хотя бы на полминуты!..
Увеличить техническую оснащённость педагогики – вот что необходимо, утверждают учёные-кибернетики. Ведь, в сущности, методы преподавания мало чем изменились с той поры, когда был изобретён паровоз. Современная техника даёт возможность обновить обветшавшие методы.
Можно позавидовать многогранности ЭЦВМ, которая уже сегодня (в крайнем случае завтра) сумеет выступить в качестве: педагога; корректора и сортировщика почты (научившись читать); врача-диагноста (научившись распознавать и классифицировать бездну сведений о состоянии больного); библиографа (отбирая без промедления литературу на интересующую вас тему); и ещё во многих других ролях, о чем разговор будет ниже.
И всё это, в общем-то, на основании одной лишь «феноменальной способности к счёту» да памяти, которая начисто лишена возможности забывать.
Автоматизация умственного труда – вещь реальная, идёт ли речь о враче, педагоге или... математике. Да! Вторгаясь в пределы многих и многих традиционно далёких наук (медицина, лингвистика), верноподданные могущественного королевства Железной логики и Больших чисел не обходят стороной и собственных вотчин...
Группа сотрудников академика В. М. Глушкова пытается, например, решить задачу, название которой на первый взгляд фантастично: автоматизация доказательств теорем. Однако не спешите с усмешкой. Существуют, оказывается, общие правила, глубоко запрятанные стержни, так сказать, «арматура математических рассуждений». Найти эти правила и ввести их в машину – вот задача. Уже сейчас она способна доказать любую теорему из вузовского учебника, к чему стремится не один студент мехмата. А это первые робкие попытки. В перспективе, нам считает В. М. Глушков, – «построение столь сложных теорий, которые пока практически недоступны человеку, ибо пропускная способность мозга человека ставит известный предел для сложности создаваемых им теорий и доказательств...»
– Э-э! – поморщится скептик. – Это пока ещё... – и неопределённо покрутит в воздухе перстом. Скептики, как известно, всегда морщатся, словно глотают лимон без сахара.
Что ж, возвратимся из дня, вероятно, завтрашнего в день сегодняшний.
Они очень практичны, братец «Проминь» и сестрица УМШН. Старшая их сестра с её научным уклоном, случается, витает в облаках; в этом смысле она вовсе для них не пример. Между тем практичность не сузила возможностей младших. Что и сказано в самом названии УМШН – управляющая машина широкого назначения.
Если продолжать «человеческие» параллели, ЭЦВМ – как бы «чистый» мозг. УМШН – мозг, имеющий органы чувств и исполнительные механизмы (сравним их ну хотя бы с руками). Управляющая машина не только принимает решение. Предварительно она сама собирает необходимую для этого информацию «с мест», а затем с помощью исполнительных механизмов – «рук» – претворяет своё решение в жизнь.
В городе Днепродзержинске, на металлургическом заводе, УМШН работает в качестве... Впрочем, не рискну назвать её должность. И мастер она, и сталевар, и диспетчер, и в чём-то даже начальник цеха. Машина управляет выплавкой стали в конверторных печах.
Первым появляется в цехе математик, посланник отвлечённейшей из наук. Его задача – разобраться до тонкостей в технологии, в организации дела с тем, чтобы перевести на язык формул правила управления цехом, составить для машины алгоритм производства. Это, оказывается, не просто. Машина не обладает чутьём сталевара. Ей подавай цифры. Точные! И возникает любопытная «обратная связь». Обнажаются «узкие места». Производство как бы вынуждено подтягиваться за машиной.
Математик, конечно, действует не в одиночку. Как бы мог он без инженеров-металлургов определить параметры, по которым следует вести процесс? В нужных местах были поставлены информаторы-датчики, «глаза» и «уши» машины, её подключили к работающему агрегату, и она около двух месяцев «обучалась» у людей, находясь при этом за сотни километров от завода.
Но машина не превратилась от этого в заправского металлурга. Как-никак у неё широкое назначение. В качестве химика она действует на содовом комбинате в Славянске. И готовится стать нефтяником на нефтеперерабатывающем заводе.
«Родители» УМШН, киевские инженеры, развивая дальше свои идеи, заняты теперь уже системой машин, которая станет управлять целым предприятием большой химии, систему эту можно себе представить в виде центральной машины (как бы машины-директора), связанной с группой машин в цехах. В свободное от основной работы время – а оно, безусловно, нет-нет да и выдастся – машины смогут решать множество задач из тех, над которыми ныне бьётся огромное войско заводских служащих: плановики, бухгалтеры, снабженцы... Поистине это будет завод-автомат снизу доверху!
Как плановик электронная машина незаменима. При составлении хозяйственных планов экономисты используют массу тесно связанных между собой показателей. Но человек просто не в состоянии сопоставить много вариантов, чтобы найти наилучший. Подобно сталевару-«зубру», он во многом надеется на чутьё, на свой опыт. Когда поручили работу машине, узнали, во что обходится «чутьё». Например, она исправила план перевозок сахарной свёклы на Украине. Это дало экономию в 8 процентов. За каждым процентом экономим – десятки тысяч рублей.
Сейчас создаётся мощная сеть вычислительных центров – на заводах, в совнархозах. Они будут связаны в Единую систему планирования, учёта и оперативного управления народным хозяйством, подобно электростанциям Единой энергетической системы. На основе поступающей информации система сможет непрерывно регулировать производство, находить наивыгоднейшие решения в масштабе всей страны.
Но мы ещё не познакомились с братцем «Проминем». Братец мал, да удал. Весь размером с письменный стол (полупроводники!), он заменит десятки письменных столов, за которыми инженеры изводят вороха бумаги. «Прикинем, что у нас здесь получится» – нет конструктора, который бы не слыхал (или не произносил) этой фразы. «Прикинем»... Такая «прикидка» ненамного ближе к действительности, чем глыба камня к будущей скульптуре (из глыбы может выйти «Венера Милосская», а может «Девушка с веслом»). Впрочем, и последующий, более подробный инженерный расчёт полон упрощений и приблизительных коэффициентов – их не зря окрестили «коэффициентами незнания». В итоге не редкость конструкция, сработанная по принципу «а вдруг пройдёт слон». Если же требовать от инженера точных расчётов, он залезет в такие математические джунгли, из которых зачастую не выбраться.
«Проминь» – по-украински «луч». Он и вправду освещает дорогу. Сев за «Проминь», инженер за какой-нибудь час пересмотрит десятки вариантов. И выберет лучший.
Вычислительная машина – превосходный проектировщик опять-таки оттого, что задача сводится к выбору наилучшего, оптимального из возможных решений. По способности к перебору вариантов не сравнится с ней целый коллектив специалистов! Это доказано киевскими кибернетиками на примере проекта одной из железных дорог. Строительство по «машинному» варианту обойдётся намного дешевле.
Маленький «Проминь» скоро будет так же обычен в любом КБ, как чертёжный станок-кульман. «Как это старики без него ухитрялись!» – станут пожимать плечами молодые конструкторы.
Так, помимо машин – педагогов, врачей, корректоров и библиографов, просятся в строй машины-инженеры: проектировщики, плановики, экономисты и даже командиры производства, а также машины – статистики и бухгалтеры, а может быть, научные работники!..
Если так пойдёт дальше, что же останется человеку в мире могущественных машин?! Этот вопрос занимает не только фантастов и обывателей. Всерьёз задумываются над ним и сами учёные.
Снимите очки и положите их на стол – они всё так же будут преломлять световые лучи, но сами не будут видеть... Пока речь шла о «жёстком» программировании, когда заранее расписаны все до одной операции в машине, а эффект вызывает лишь быстрота её действий, машина действительно оставалась в «подсобницах», и сравнение её с очками, вероятно, было оправданно. Однако уже созданы программы, в которых заключены правила их собственного изменения. Существуют самообучающиеся и самоулучшающиеся устройства. Человек, составитель начальной программы, не всегда уже может предвидеть, как она изменится. И в ответ на вопрос, может ли машина быть умнее своего создателя, академик В. М. Глушков говорит о программах доказательств математических теорем, которые создателю этих программ заведомо недоступны.
Впрочем, есть и другие мнения. Дискуссия по этому поводу, то разгораясь, то затихая, длится не первый год (перелистайте хотя бы вышедшую в этом году в издательстве «Наука» книжку «Возможное и невозможное в кибернетике»). Дерево, прочно стоящее на земле и питающееся соками актуальных практических задач автоматизации, а вершиной уходящее в область тончайших проблем высшей нервной деятельности человека» – такое определение даёт кибернетике один из участников дискуссии.
Некоторых учёных привлекают черты сходства человека с машиной, другие делают упор на различия.
– Сопоставлять человека и машину по какому-либо одному избранному свойству невозможно, – утверждает профессор-физиолог. – Достоинство машины – в тонкости производства отдельной операции. Но достоинство человека – в богатстве, доходящем до миллиарда различных деятельностей...
Физиологу вторят инженеры:
– Техническое устройство будет обладать одним или несколькими свойствами, присущими живому существу, и даже, наверно, превосходить его в отношении этих свойств. И не будет обладать бесчисленным множеством других свойств, отличающих действительно живое существо от технического устройства.
– Между понятиями «искусственное» и «естественное» нет строгой грани, – возражает математик. – Ведь всё, что делается «искусственно», делается из материала, имеющегося в природе, на основании тех же законов математики, физики, химии...
– Никаких границ для автоматизации интеллектуальной деятельности человека не существует, – заявляет другой математик.
А тот, первый, не только поддерживает коллегу, но и превосходит его:
– В моем понятии будущие кибернетические машины – это, в частности, будущие люди.
– Человек мыслит содержательно, а не формально, – охлаждает его пыл инженер. – В отличие от машины он способен приходить к довольно правильным решениям на основе неполной информации, выбирая достоверное, существенное и отбрасывая второстепенное...
– Человек решает задачу приближённо, машина – точно, – настаивает математик. – Преимущество у машины бесспорное.
– «Медлительность» человека с лихвой окупается выгодностью «рабочих схем», их функциональным богатством и надёжностью, – возражает ему физиолог. – И вообще, – добавляет он, – моделировать процессы мышления нужно не для создания искусственного человека, а чтобы избавить людей от труда, связанного с утомительными, иссушающими мозг операциями...
К физиологу опять присоединяется инженер:
– На долю машины – «черновая работа». На долю человека – высшая сфера деятельности – содержательное мышление.
Однако математик, который сам себя относит к «отчаянным кибернетикам», спорит с этим:
– Человек является сложной системой, но системой конечной сложности и поэтому доступен имитации. Это обстоятельство многим кажется унизительным и страшным. Нужно стремиться этот страх перед имитирующими нас автоматами заменить огромным удовлетворением тем фактом, что такие сложные и прекрасные вещи могут быть созданы человеком.
Завершает спор мудрый старый учёный.
– Увлекающиеся натуры склонны преувеличивать сегодняшние возможности, – говорит он, – что не особенно опасно, потому что жизнь внесёт свои поправки, а пофантазировать в новом деле всегда полезно. Гораздо опаснее скептики, догматики и консерваторы.
Кто осмелится поставить предел человеческому познанию? Кто, подобно средневековым церковникам, в наше время укажет науке: «Вот это разрешается, а это – табу»? Ведь всё равно появится Галилей со словами: «А все-таки она вертится!»
«Здравствуйте, люди» – так начала свой рассказ ЭЦВМ «Киев». Не раз повторят это её «потомки», близкие и далёкие, как бы сложны и прекрасны ни были машины, которые создаст человек.
