Тигр в раме

Математика… Наука древняя и всегда юная. Предельно ясная, конкретная и невообразимо абстрактная. Могущественная, властно вторгающаяся во все области человеческой деятельности и так воспарившая в отвлеченность.

Еще античные ученые и философы-идеалисты, последователи Пифагора, открывшие «непостижимые уму» иррациональные числа, обожествляли эту науку. Чрезвычайная сложность многих ее разделов, широта применимости ее законов, математические «чудеса», с которыми издавна встречались ученые, — все это не раз и впоследствии приводило к тому, что между словами «математическое» и «божественное» ставился знак равенства.

Но если поднимали на недосягаемую высоту математику прошлого, то куда бы следовало поместить математику наших дней? Выше самого всевышнего? И вот что интересно. Как вели бы себя великий Пифагор и его последователи — пифагорейцы, если бы их пригласили в одну из современных лабораторий, занимающихся какой-либо новой отраслью математики? Неужто преклоняли бы колени чуть ли не у каждого стола, у каждой вычислительной машины?

Впрочем, и нам, свидетелям зарождения новых направлений этой науки, многие математические разработки кажутся тайной за семью печатями. Лет десять — двенадцать тому назад, когда Ленинградский вычислительный центр Академии наук СССР только еще, как говорится, становился на ноги, сюда приходили многие инженеры и ученые, чтобы просто посмотреть, чем занимаются здесь математики. Правда, к праздному любопытству примешивалась и благородная цель: нельзя ли, дескать, впрячь «новую» математику в свои собственные производственные или научные дела? И нередко оказывалось, что можно. Но выяснилось это не сразу, сотрудникам лабораторий Вычислительного центра приходилось тратить немало времени, чтобы растолковать гостям, чем они занимаются.

Это и понятно. Представьте, что вы подходите к двери со странной табличкой: «Лаборатория теории игр и исследования операций». Вам говорят, что руководитель лаборатории Николай Николаевич Воробьев недавно защитил диссертацию и является единственным (в то время) доктором наук по данной специальности в нашей стране. Вы открываете дверь и встречаетесь взглядом с тигром, готовым прыгнуть на вас из рамы на стене.

Из-за канцелярского стола поднимается человек с веселым и добрым лицом и, оглядываясь на властелина джунглей, объясняет:

— Это эмблема нашей лаборатории. Видите ли, любая игра — это столкновение противоположных намерений, борьба. Так что теория игр — это теория борьбы: борьбы за шахматной доской, на ринге и футбольном поле, борьбы человека с природой, с преступностью в человеческом обществе, борьбы между государствами. С этим направлением исследований тесно связано другое— исследование операций. Операции мы осуществляем или сталкиваемся с ними ежедневно…

Человеку, далекому от прикладной математики, Николай Николаевич даже рассказывал свою «научную биографию». Причем начинал он издалека, с самого детства — так можно было незаметно ввести гостя в круг специальных проблем и не отпугнуть «заумью».

— Когда я был еще совсем маленьким, — говорил Воробьев с улыбкой, — то часто гулял с бабушкой и развлекался тем, что следил за трамваями. Особенно занимала меня ситуация, когда трамвай подъезжал к остановке, а предыдущий еще не успевал отойти. Тогда задний останавливался, и получалась очередь. Иногда в очереди оказывалось три трамвая, а то и четыре. Причем очереди образовывались сами собой, просто так, случайно. Так же случайно они и рассасывались.

Потом мы с бабушкой заходили в булочную, и нам обычно приходилось постоять в очереди. Бабушка говорила, что в булочной всегда надо стоять четверть часа. И пока мы стояли, я размышлял над этими ее словами. Ведь мы ничем не лучше и не хуже других. Значит, все остальные тоже стоят за хлебом четверть часа. Но ведь тогда все очень просто! Чтобы не было очереди, каждый должен приходить в булочную на четверть часа позже.

Однако мне тут же приходила другая мысль: ведь если все придут в булочную на четверть часа позже, то получится точно такая же очередь… Я запутывался в этих противоречиях, чувствовал, что здесь есть какая-то тайна, и сокрушался о невозможности в нее проникнуть. Я, конечно, тогда не подозревал, что математики уже разрабатывают похожие вопросы и что со временем разовьются «теория очередей», «теория расписаний», «теория уличного движения». Тем более не мог я предполагать, что занятия этими теориями будут в какой-то мере входить в мои служебные обязанности математика. Но что не входит в круг деятельности математика? Вот вам пример.

На одном из предприятий выплачивались премии за экономию материалов при раскрое. Руководство предприятия однажды пригласило математиков: помогите экономно раскроить материал. Ученые посмотрели, подумали, подсчитали и выдали рекомендации, по которым отходы снизились до крайнего предела. Казалось бы, все хорошо. Но вот ведь что получилось: был утрачен принцип материальной заинтересованности рабочих. Теперь они не могли получать премию за экономию. Как же быть? Снова позвали математиков. Они изучили производство и сказали, какой принцип для данного предприятия можно положить в основу премиальной системы. Например, принцип соблюдения технологической дисциплины.

Можно привести еще сотни примеров, когда исследование операций могло бы принести большую пользу: перспективное точное планирование подготовки кадров, особенно специалистов с высшим образованием, составление графиков взаимных поставок предприятий, расстановка рабочей силы, расчет количества магазинов в жилмассивах, организация работы городского транспорта, рекламное дело и т. д. и т. п. Теперь, в век счетных машин, сфера применимости математики безгранична. Но не все это понимают. Руководители некоторых учреждений и предприятий предпочитают работать по старинке: те или иные организационные мероприятия они предпринимают лишь потому, что им кажется, что так будет правильно. Они не хотят понять, что времена интуитивного, волевого («я считаю», «я хочу») принципа принятия решений кончились. Расчет, скрупулезный, точнейший математический расчет, — вот что должно быть принципом и стилем современной работы.

— Был у меня один случай, — продолжал Воробьев. — Помните, я рассказывал о булочной? Так вот, уже теперь, когда я стал математиком, иду однажды по улице и размышляю об очередях. Среди задач этого типа есть простейший вариант, когда у касс скапливается много народу, а продавцы в это время скучают. Или наоборот: у продавцов запарка, у кассиров — пусто. Решить эту математическую задачу (а значит, ликвидировать очереди в магазинах) несложно. Для этого не нужно ни увеличивать штаты, ни тратить средства. Нужно произвести довольно простой расчет и определить наиболее правильное соотношение количества продавцов и кассиров. Именно здесь «узкое место». А в результате каждый покупатель будет экономить минимум полчаса в день…

Однажды иду по улице и вижу вывеску: такой-то торговый отдел. Дай, думаю, зайду, возьму кое-какие цифры и в свободное время посчитаю, помогу людям.

Зашел. Говорю, что я из Вычислительного центра, что нужно то-то для того-то. Гоняли меня из кабинета в кабинет, но данных так и не дали. Приняли меня, видно, за ревизора, который был особенно страшен тем, что пытался проникнуть в торговые тайны с какой-то непонятной стороны. Никто не заинтересовался моим предложением. Ушел ни с чем. А жаль…

Как найти миллион?

Терпеливая пропаганда могущества новых отраслей математики, которую вели ученые, подобные Воробьеву, сделала свое дело. Прошло несколько лет, и Николай Николаевич, всегда занятой, всем нужный, уже восклицал:

— Кто только не ищет помощи у математиков! Экономисты и инженеры, географы и социологи, врачи и лингвисты! Но главное, уже не только просят помощи, сами стараются овладеть математическим аппаратом и математическими методами рассуждений. Отрадное явление!

Раньше считалось, что только представители физико-технических наук нуждаются в математике, да и сама математика рассматривалась, в конечном счете, как приложение к физике и технике. Отголоском этих сравнительно недавних времен остался термин «физико-математические науки» и распространенный предрассудок о близости и чуть ли не о совпадении математики и физики.

На самом деле, если физику можно назвать наукой об определенном круге явлений природы, то математику можно скорее уподобить языку, на котором удобно формулировать и доказывать те или иные положения. Считать, что на этом, математическом, языке невозможно выразить факты, относящиеся к биологии, или психологии, или, например, к искусству, столь же нелепо, как, скажем, предполагать, будто на языке жителей экваториальной Африки нельзя достаточно ярко описать красоты полярных сияний.

Конечно, на первых порах математический язык довольно неуклюже описывал явления биологической или социальной жизни. Но постепенно исчезала робкая неуверенность, расширялся фронт работ, появлялась мощная вычислительная техника. Сейчас уже математика заговорила уверенно, во весь голос, переубеждая неизбежных во всяком новом деле скептиков. Новые математические теории, прекрасные в своей логической завершенности, подкупающие широтой практических приложений, начинают служить биологам, социологам, экономистам.

Теперь, рассказывая о возможностях исследования операций, Н. Н. Воробьев приводит иные примеры:

— Однажды к нам обратилась конструкторская организация: нужно было найти такое расположение элементов на плате, при котором общая длина проводов, соединяющих разные диоды, триоды, сопротивления и т. д., была бы наименьшей. Дело осложнялось тем, что некоторые элементы нужно было соединить друг с другом несколькими проводами.

Задача была довольно необычного типа, решение ее могло быть получено на вычислительной машине лишь после длительной и весьма сложной предварительной подготовки. Некоторое время мы колебались: браться за разработку этого частного, но трудоемкого вопроса или нет? Сомнения разрешились совсем неожиданно. К нам, в Вычислительный центр, зашел инженер, занимающийся на Украине проектированием химических предприятий. Он был озабочен проблемой, как рациональнее разместить цехи химического завода на заданном участке, чтобы общие расходы на коммуникации между цехами (на всевозможные трубопроводы, кабели и другую связь) были минимальными.

Даже нематематику ясно, что это одна и та же задача. Но если ее решение понадобилось дважды, то можно предполагать, что она имеет отнюдь не частное значение. И действительно, как оказалось, подобные вопросы интересовали и градостроителей (как располагать на плане будущего города его энергетические, телефонные, торговые, культурные центры), и технологов (как расставлять в цехах станки).

Мы взялись за эту задачу, и ее решение дает теперь ответы на вопросы специалистов, работающих в самых разных сферах.

Математика постепенно вовлекает в свою орбиту все. Математические методы применяются при диагностике заболеваний, при автоматизации перевода с одного языка на другой и даже дают возможность осуществить перевод с неизвестного языка, как это проделал с группой своих сотрудников академик С. Л. Соболев при расшифровке письменности майя. Своей теорией игр математика подходит к тому, что вообще до последнего времени ускользало от научного анализа и поддавалось только художественным описаниям, — к человеческим отношениям, к конфликтам между людьми. Я уже не говорю о такой «прозе жизни», как экономика, технология и организация производства. В этих областях математика просто и естественно вытесняет интуицию и догадки, так называемые «волевые решения» и пресловутый «здравый смысл», а вместе с ними и многочисленные предрассудки. Пожалуй, наиболее ярким примером этого может служить организация крупномасштабного планирования и проектирования.

Разработку и осуществление всякого проекта можно расчленить на этапы, количество которых иногда доходит до нескольких тысяч. Среди этих этапов будут и научно-поисковые работы, и проектировочные (скажем, надо спроектировать узкоколейную железную дорогу, подвозящую материалы для строительства), и чисто производственные (предположим, построить мост), и информационно-отчетные (систематизировать данные о рельефе местности в районе строительства), и другие.

Каждый из этих этапов требует для своего осуществления времени, и выполнение их должно идти не как попало, а с соблюдением определенного порядка, последовательности. При этом завершение отдельных этапов может быть связано сроками. Каждый этап требует финансирования. Ясно, что, вкладывая больше денег, мы можем расширить фронт работ и скорей завершить определенный этап.

Возникают вопросы: какие «узкие места» будут встречаться в ходе работ? Как следует распределять общие ассигнования на проект по его этапам? Каков тот минимальный срок, за который можно осуществить данный проект при ограниченных капиталовложениях?

Весьма сомнительно, что можно найти такого опытного инженера, который смог бы заранее не только указать все «узкие места», но и оценить степень «узости» каждого из них и предусмотреть резервы для их успешного преодоления. Едва ли можно точно «угадать», сколько средств нужно вложить, чтобы выполнить все работы в кратчайшие сроки.

Современная математика создает методы решения задач такого типа. Конечно, это связано с трудоемкими расчетами и возможно лишь при наличии быстродействующей вычислительной техники. Но зато результаты, как говорится, и стоят того. Например, при решении задачи об очередности разработки карьеров Канско-Ачинского бассейна математики предложили такой вариант, который дал экономию в 40 миллионов рублей в год! На эти деньги можно содержать два десятка математических институтов и вычислительных центров.

Другой пример. Нужно было выбрать оптимальный вариант размещения железорудных баз для снабжения металлургических заводов Южного Урала, Казахстана и Сибири железной рудой (почти в точности — задача размещения элементов на плате!). Применение исследования операций показало, что вариант, полученный традиционными методами, никуда не годится: можно уменьшить капитальные затраты на 32 миллиона рублей! Это, конечно, рекордные результаты. В большинстве случаев математика позволяет добиваться меньшей экономии, но зато таких, сравнительно скромных по результатам, математических работ, ставших обыденными и в проектном, и в инженерном деле, в разных отраслях науки и практики великое множество. И с каждым годом количество удачных вторжений математики в новые области будет возрастать.

В «воображении» электронного мозга

В те годы, когда я познакомился с Николаем Николаевичем Воробьевым, первые шаги делала и лаборатория кибернетики Ленинградского вычислительного центра. Одной из работ, которой здесь увлеченно занимались, была… Ну, попросту говоря, математики пытались создать живую ткань, например нервную ткань или ткань сердечной мышцы. Правда, ткани не настоящие, а абстрактные. Точнее, математические модели живых тканей. Их нельзя потрогать рукой, они существуют лишь в «воображении» искусственного мозга — электронно-вычислительной машины. Но тем не менее над ними можно производить различные опыты.

Фундаментом этой работы послужила заманчивая идея, высказанная задолго до того математиками-теоретиками. Весьма грубо, приблизительно ее можно изложить так: если построить систему, состоящую из большого количества одинаковых элементов, совершенно одинаково связанных друг с другом, то такая система, иначе говоря, простейшая ткань, будет способна считать и запоминать поступающие извне сигналы, а также будет надежна в работе.

Эта мысль заинтересовала многих ученых. Как известно, ламповые электронно-вычислительные устройства чрезвычайно сложны. Кроме того, они весьма «нежны»: стоит выйти из строя нескольким лампам, и машина начнет «нести чепуху». А предложенная математиками простейшая система подобна живому мозгу: отмирание нескольких ее «клеток» не сказывается на результатах деятельности всей ткани. Исследования в этой области могли бы привести к созданию удивительных кибернетических устройств, которые при максимальной простоте были бы гибки и надежны в работе.

Но как осуществить такие исследования? Конечно, схему-ткань можно было бы сконструировать. Но это очень дорого и долго: каждую схему пришлось бы собирать из десятков, если не сотен тысяч элементов. И при этом неизвестно, какой будет результат, окупятся ли затраты.

Сотрудники лаборатории кибернетики пошли по другому пути. Вот пачка картонных карточек, испещренных отверстиями. Это запись на языке ЭВМ всех сведений о том, какой должна быть интересующая нас ткань. Перфокарты вводятся в электронно-вычислительную машину, и она запоминает все данные. В «электронном воображении» машины возникает четкое представление о нужной нам ткани. Теперь над этой воображаемой тканью можно производить любые эксперименты. В машину вводятся карточки с записью условий опыта. Неважно, что ткани нет на самом деле, что ничем реальным ее не прокалывают, не рвут, не режут, что она существует лишь в «воображении», в «мечтах» электронного мозга. Эти «мечты» столь точны, что нет принципиальной разницы между опытами наяву и в математической абстракции. О результатах эксперимента машина рассказывает языком цифр, напечатанных на ленте.

Исследования во многом подтвердили теоретические положения. Система (ткань) действительно могла запоминать, считать и быстро восстанавливала свою работоспособность, если какие-то «точки», элементы, под внешним воздействием «умирали» — выходили из строя. Но этого мало. После одного эксперимента математики заметили, что в определенных условиях ткань вдруг «оживала» и начинала пульсировать так, как пульсирует сердце лягушки.

Новые эксперименты, новые расчеты… И вот уже в руках ученых пачка перфокарт — создана математическая модель сердечной мышцы. Теперь в любой момент в электронном мозгу машины можно вызвать «представление» о сердце и ставить на этом воображаемом «сердце» опыты, соответствующие медицинским. И вот что особенно интересно: эти опыты дали результаты, аналогичные тем, какие получают физиологи при обычных экспериментах на настоящем сердце.

Работами математиков заинтересовались физиологи. Почему? Во-первых, потому, что на воображаемой сердечной или мозговой ткани можно ставить такие опыты, которые не поставишь на реальных органах. Во-вторых, потому, что параллельные эксперименты на живом органе и на созданном в теории помогут внести ясность в спорные вопросы физиологии, помогут лучше понять, как возникают и развиваются некоторые тяжелые заболевания сердца и мозга.

Материализация абстракций

Прошло не так много времени с того дня, когда в Ленинградском вычислительном центре я пытался уразуметь, как это можно создавать нечто (а тем более живую ткань) из ничего, да еще производить над этой абстракцией какие-то — абстрактные же! — опыты. И вот я в Институте катализа Сибирского отделения Академии наук СССР. Царство тонких и сложных превращений вещества. Здесь властвует химия.

— Не только химия, — говорят мне хозяева. — У нас не меньшими правами располагает и математика. Впрочем, давайте зайдем сюда.

Подходим к приоткрытой двери, из-за которой слышны команды:

— Уменьшить концентрацию спирта! Хорошо… Сейчас подогрейте газ. Еще немного… Готово! А теперь, Володя, будем резко менять режим. Интересно, как поведет себя реактор, если мы…

Судя по всему, идет очередной химический опыт.

Входим. Просторная комната. Но ничего похожего на химическую лабораторию: ни пробирок, ни вытяжных шкафов, ни реакторов. Посредине комнаты стоит аналоговая электронно-вычислительная машина, на стенах — таблицы, схемы. И все.

Около машины — двое. Один — научный сотрудник Юрий Матрос — не отрывает глаз от листа бумаги, на котором самописец вычерчивает кривую. Время от времени он оборачивается к Владимиру Скоморохову, специалисту по аналоговым машинам:

— Давайте-ка, Володя, снизим температуру масла.

Скоморохов слегка поворачивает ручку на пульте.

— Еще немного…

Еще поворот. Самописец потянул кривую вниз…

Десятилетиями в химии складывалась и стала привычной такая практика: после того как в лаборатории получены данные о каком-либо процессе, начинается длительная, многостадийная его проверка и отработка. Сначала эксперименты ставятся на модельных установках, затем на укрупненных, потом на опытных и наконец на опытно-промышленных. Лишь после этого считается возможным приступить к проектированию и строительству промышленного аппарата.

Дело в том, что химические процессы весьма сложны, зависят от многих факторов, в том числе и от размеров аппарата. Иной раз реакция превосходно протекает в модельной установке, но совсем не идет в полупромышленной. И тогда приходится строить новые и новые установки, искать на ощупь благоприятные условия для ведения реакции в производственном масштабе. В итоге путь научной разработки от исследовательской лаборатории до промышленного производства занимает иногда десять — двенадцать лет.

И вот некоторое время назад в этой, казалось бы, непреодолимой стене многостадийной проверки была пробита первая брешь. Химики Г. К. Боресков и М. Г. Слинько предложили создавать контактные аппараты для производства серной кислоты не путем эмпирического поиска, а с помощью математического расчета. Сейчас эти аппараты так и создаются — рассчитываются.

Но еще сильнее стена давних традиций зашаталась, когда были созданы быстродействующие вычислительные машины и математика поднялась на новую ступень развития. Химики не преминули взять на вооружение математические новшества и вскоре доказали, что с помощью абстрактного моделирования химических процессов и аппаратов можно в ряде случаев от лабораторных опытов переходить непосредственно к крупнотоннажному заводскому производству.

Как это делается? Любой химический процесс можно разложить на отдельные «части», его составляющие. Каждый такой «частный» процесс легче изучить в лаборатории отдельно и составить его математическое описание, то есть выразить математическим уравнением, формулой. Полученные данные об отдельных процессах и их взаимном влиянии вводят в виде уравнений в электронно-вычислительную машину — так создается математическая модель химико-технологического процесса. Точно так же можно описать уравнениями и любой реактор, любой аппарат, в котором должны происходить химические превращения.

Результаты, получаемые при детальном изучении математических моделей процессов и реакторов, мало отличаются от тех, которые достигаются при исследовании реально существующих процессов и аппаратов. Но какой колоссальный выигрыш во времени! Когда Ю. Матрос просит снизить температуру масла и В. Скоморохов чуть поворачивает ручку на пульте, они узнают от машины итог эксперимента не через несколько часов, а через десять секунд! Более того: располагая данными, получаемыми путем математического моделирования, можно предсказывать, как пойдет технологический процесс в любых реакторах, даже в тех, которые еще не существуют.

Сегодня уже многие химико-математические абстракции материализуются, сразу превращаясь, минуя стадии вспомогательных исследований, в реальные — железные, стальные, титановые или иные весомые и зримые химические установки и реакторы. Скажем, в Новосибирске, на одном из химических заводов работает аппарат, созданный производственниками и учеными с помощью математического моделирования. С того времени, когда начались лабораторные исследования, и до того, как аппарат стал выдавать промышленную продукцию (безметанольный формальдегид — сырье для производства пластмасс), прошло лишь три года. Причем значительная часть времени ушла на изготовление и монтаж аппарата. По рекомендациям Института катализа спроектирован еще ряд промышленных установок. В основе их создания — та же абстракция.

Огромная перспективность метода математического моделирования несомненна. Но, говорят исследователи, этот метод требует глубокого проникновения в сущность технологических процессов, в их детали. А это пока не всегда удается, и потому не всегда еще бывает возможным с помощью электронно-вычислительных машин заранее, без полузаводских экспериментов предсказывать ход технологических процессов, особенности промышленных аппаратов.

Математика сделала свое дело в химии и готова идти дальше. Остановка за химиками.

Прозаическая кибернетика

Со словом «кибернетика» у большинства людей связано представление об умных и трудолюбивых электронных «существах», которые ведут себя, как живые, и которые могут играть в шахматы, сочинять музыку и стихи, делать массу других сложных дел. Но все кибернетические свершения, о которых мы до сих пор говорили, так мало похожи на это: какая-то абстрактная, умеющая считать ткань, математические модели химических процессов…

Может быть, нам дадут возможность познакомиться с настоящим роботом, например, в Институте кибернетики Академии наук Украинской ССР? Однако ученые этого одного из крупнейших в нашей стране центра кибернетических исследований утверждают, что хотя создание «железных помощников» человека — действительно важная проблема, но есть немало и других задач, которые надо выполнить безотлагательно. Так что трудовые будни киевлян посвящены, дескать, вопросам куда более простым и прозаическим, чем, например, изготовление поэта-автомата.

В отделе автоматизированных систем сбора и обработки данных разговор о кибернетике сразу же повернул в неожиданную сторону. По мнению ученых, ни один из многочисленных «титулов», которые носит наш век (век авиации, полимеров, биологии, космоса, атомной энергии и т. д.), не отражает самой главной, самой существенной и общей черты эпохи. Наше время, безоговорочно считают в отделе, должно называться веком информации. Ведь нет предприятия, которое наряду со своей основной продукцией не вырабатывало бы огромного количества продукции особого рода — информации о технологических процессах, о наличии материалов и запасных частей, о состоянии оборудования.

Конструкторская работа, создание новой техники, геологоразведка и т. д. — все это порождает реки информации. Тепловоз, отправившийся в испытательный рейс, тащит за собой экспресс-лабораторию, приборы которой производят километры осциллограмм. Один час испытательного полета нового самолета «осмысляется» в течение многих месяцев.

В половодье информационных данных захлебываются ученые-экспериментаторы, да и вообще представители почти всех отраслей науки.

По мере расширения производства, совершенствования машин и механизмов, усложнения научных задач реки информации разливаются шире и шире. Все труднее справляться со своими задачами работникам заводоуправления, целой армии расшифровщиков в конструкторских бюро и научных учреждениях. Новое нередко начинает устаревать уже в процессе своего создания.

Помочь человеческому мозгу, механизировать умственный труд, резко повысить его производительность — важнейшая задача времени. И решить эту задачу может кибернетика.

Возможности и достоинства современной кибернетики ученые института решили испробовать в цехах Львовского телевизионного завода. Серийная электронно-вычислительная машина «Минск-22» осуществляет здесь оперативное управление производством. Каждое утро она передает в цехи сменные задания — какие детали нужно сделать, сколько, на каком оборудовании. В конце смены цехи отчитываются перед машиной: сколько сделано, что не выполнено и почему.

Располагая всеми этими данными, электронный мозг сравнивает задачи и возможности предприятия, выявляет узкие места, составляет план-прогноз работы завода на десять ближайших дней и тут же выдает цехам задание на следующую смену. Упорядочение потока внутризаводской информации и быстрая ее переработка привели к резкому сокращению незавершенного производства и к повышению производительности труда в основных цехах на 10 процентов. Причем это не предел. Если бы система внешних связей завода была более совершенной, если бы поставщики своевременно выполняли свои обязательства, кибернетика помогла бы повысить производительность труда еще на 20–30 процентов!

Правда, сотрудники института не считают свою работу законченной: возникли непредвиденные осложнения. Машина, отобрав у руководителей цехов основной инструмент управления — информацию, обезоружила их. Хотя мастер в любой момент может получить у машины ответ на многие вопросы, общая картина о положении дел в цехе у него теперь складывается с трудом. А раз так, мастер чувствует себя растерянно.

Старые, годами создававшиеся привычки сказываются и в другом. Был, например, такой случаи. Машина передала в цех очередное задание. Мастер, просмотрев его, со злорадством («наконец-то этот робот дал маху!») отстучал на телетайпе, что задание невыполнимо: нет таких-то деталей. Не успел он отойти, телетайп ожил: робот «заявил», что детали есть. Мастер снова проверил — нет. Машина стоит на своем. Препирательство явно затягивалось. И тогда робот отбарабанил, что детали в таком-то количестве были произведены накануне в таком-то цехе, а затем проделали такой-то путь и попали наконец именно в данный цех. Дескать, ищите лучше! Стали искать. Выяснилось: кладовщик, зная, что эти детали дефицитные, хорошенько припрятал их…

Взаимоотношения человека с электронным мозгом — область малоизученная. Чтобы быстрей преодолеть возникшие в этой области непредвиденные трудности, математики призвали на помощь специалистов по инженерной психологии. Цель — найти способы «притирки» друг к другу человека и машины. По-видимому, нужны уступки не только со стороны людей, но и со стороны электронно-вычислительной машины: она должна «разговаривать» с ними на привычном им языке, давать достаточно наглядную картину того, что происходит на производственных участках.

Если кибернетика становится инструментом управления предприятиями, то еще более необходима она в научном и техническом творчестве. И дело здесь отнюдь не только в чисто физических трудностях переработки массы экспериментальных данных. Не менее существенно и то, что сегодня экспериментатор, засыпанный им же самим добытыми, но еще не осмысленными сведениями, сплошь и рядом теряет из виду цель и вынужден пробираться вперед ощупью.

Иначе чувствует себя исследователь, если на помощь ему приходит кибернетика. Даже сравнительно беглая (зато быстрая!) обработка новой информации, так называемый экспресс-анализ, позволяет на каждом этапе эксперимента сразу же обнаруживать неожиданное, нащупывать противоречия и ограничения — одним словом, угадывать, где может быть истина и где ее нет почти наверняка. Теперь поиски ученого перестают быть блужданием во тьме — он может двигаться к цели коротким путем.

Именно такая система для экспресс-анализа научных данных, разработанная в киевском Институте кибернетики, была установлена на научно-исследовательском судне «Михаил Ломоносов». Основная масса информационных материалов стала обрабатываться еще во время плавания судна. К тому времени, когда оно возвращается в порт, многие ученые успевают не только составить отчеты, но и написать научные статьи.

Самовоспроизводство машин?

Как видим, кибернетика позволяет преодолевать многие трудности, возникающие в результате стремительного развития производства, техники и науки. Но доступно ли это на практике — ведь необходимо огромное количество дорогих электронно-вычислительных машин?

Да, это серьезное препятствие. Однако и здесь на помощь приходит… кибернетика.

Анализ показывает, что строить только большие, универсальные машины вовсе не обязательно. Зачастую гораздо лучше справляются с обычными задачами небольшие специализированные машины. А они намного дешевле.

Далее. Проектирование ЭВМ — творчество: здесь тоже требуются поиски вариантов, их сравнение. А если переложить основное бремя в проектировании электронных машин на плечи самих машин?

Главные исследования в этой области сотрудники украинского института уже завершили. Разработаны три этапа проектирования. На первом определяется круг математических задач, которые придется решать новой машине, а также ее основные характеристики, структура. Делается это примерно так. Составляется математическая модель будущей машины. Она закладывается в большую ЭВМ. И там, в «воображении» электронного мозга, эта еще не существующая машина начинает как бы работать. Ну, а если есть хотя бы воображаемая машина, то с ней можно проводить (опять-таки в «воображении») всяческие опыты — изменять условия ее работы, ее схему. В конце концов после сравнения множества вариантов большая ЭВМ выберет оптимальную структуру будущей машины — объем ее памяти, быстродействие, стоимость. Моделирование — довольно трудоемкое дело, но в институте созданы методы, облегчающие эту работу.

Второй этап — определение характеристик отдельных узлов будущей машины. Третий — проектирование узлов: какие элементы взять и как их соединить. Ученые считают, что большая ЭВМ на этом последнем этапе должна выдавать сведения уже не в виде чисел, а в виде схемы, готового чертежа.

Но можно и не расшифровывать числа, а передать их на специализированную машину, предназначенную для управления электронным и ионным пучками. И тогда с ее помощью автоматически будет сделан вполне готовый блок новой машины…

Здесь надо сделать небольшое отступление. В последние годы стала развиваться элионика — новое направление микроэлектроники. Инструментом в этой технологии служат электронные и ионные лучи. С их помощью на одном крошечном кристалле можно изготовить целый блок, микросхему практически со всеми необходимыми радиодеталями и соединениями.

Для управления этой чрезвычайно тонкой технологией создана особая машина. Это два стола-шкафа, большой плоский экран, клавиши, маленький круглый контрольный экран. Никаких традиционных «задумчиво перемигивающихся лампочек». Даже не верится, что это очень сложный, быстродействующий электронный агрегат.

Так же проста эта машина в работе. Оператор, перелистывая бланки программы, одну за другой нажимает клавиши. И каждый раз большой экран отзывается мягким свечением цифр, элементарных геометрических фигур: команда воспринята. Программа введена вся. Но не ошибся ли оператор? Все ли правильно «поняла» машина? Нажимается кнопка — и на круглом контрольном экране забегал, словно карандаш художника, голубой лучик. Вот обозначились глаз, бровь. Луч побежал вниз — проступили нос, усы, подбородок; зачернил на затылке волосы и смелым, округлым движением очертил известный всем с детства мощный лоб. Ленин!

Оказывается, машине было дано задание выгравировать на стальной пластине портрет Ленина размером в полмиллиметра на полмиллиметра. Как видим на экране, она все «поняла» правильно. Теперь надо нажать на другую кнопку, и она приведет в действие производственную электронно-ионную установку.

Знакомьтесь — робот

Познакомиться с ним мне удалось в одной из ленинградских лабораторий. Правда, нельзя сказать, что наша беседа проходила в духе взаимопонимания. Беседа вообще не состоялась: он даже не ответил на приветствие. Этот робот, как выяснилось, пока неразговорчив. Но зато он согласился поиграть со мной в кубики. Мы с ним сели за покрытый скатертью стол. Впрочем, если быть точным, сел за стол только я. Робот же давно расположился здесь стационарно: блоки его «туловища» покоятся над столом на прочных кронштейнах. Оттуда же, сверху, на меня взирал его голубоватый телевизионный глаз.

Итак, я высыпал на стол кубики и перемешал их. Телеглаз внимательно следил за мной, оценивая обстановку. Вдруг что-то защелкало, и безвольно свисавшая сверху железная лапа зашевелилась. Вот она потянулась к кубикам, помедлила. На ее клешне-схвате зажглись огоньки — включились оптические локаторы, с помощью которых железная лапа может разглядеть предметы вблизи. Еще мгновение — и клешня уверенно двинулась вперед, повернулась вокруг своей оси и схватила один кубик. Отнесла его на свободное пространство стола, тут же вернулась за вторым, аккуратно положила возле первого. Потом водрузила на них третий кубик и замерла. «Дом» почти такой же, какие сооружают воспитанники детских яслей, был готов.

Забарабанил телетайп. На бумажной ленте отпечаталось два слова: «Задание выполнено».

Это был доклад робота оператору.

Затем мне дали деревянные пластинки разных размеров с отверстиями посередине. Я их тоже рассыпал по столу и старательно перемешал, чтобы усложнить задачу. Робот стал терпеливо копаться в этой груде деталей, выбирая сначала наиболее крупные, потом — поменьше и наконец самые маленькие, и нанизывать их на стержень, стоящий на столе. В результате у него получилась довольно аккуратная пирамида…

Удивительное и странное чувство испытываешь, сидя вот так за столом и наблюдая за осмысленными действиями машины… Но, видимо, роботу показалось, что он произвел на гостя недостаточно сильное впечатление. И он решил показать, на что он еще способен. Возле меня появился тонкий стеклянный бокал. Оператор объяснил, что робот будет выполнять задачу, которая называется «налить в бокал воды».

Железная рука принялась за дело. Она осторожно взяла бокал, перенесла его поближе к стоящей на столе бутылке. Протянулась к завинчивающейся пробке, несколько раз легонько сжала клешню, словно ощупывая пробку, и, приноровившись, уверенно ее отвинтила. Положила рядом на стол. Взяла бутылку за горлышко, изловчилась, прицелилась, и не пролив ни капли, наполнила бокал. Бутылку — на место. Пробка завинчена. И вот, вздрагивая, словно от напряжения и усердия, железная лапа ставит бокал с водой возле меня.

И хотя «отцы» робота убеждали меня, что он занимался своими делами по программам, записанным заранее на магнитных лентах его памяти, что он и не «подозревает» о моем присутствии, мне, когда настала пора уходить, все же очень хотелось почтительно попрощаться с ним.

— Бесполезно с ним прощаться, — усмехнулся научный руководитель работ по проблеме создания промышленных роботов профессор Е. И. Юревич. — Робот пока ничего не смыслит в вежливости. Правда, мы все же считаем его умницей, во всяком случае в сравнении с тем, каким он был недавно и какими были его предки…

У этого исследовательского робота, оказывается, довольно большая родословная. Он потомок ряда «умных» машин, родившихся в Ленинграде за последние годы. И если перечислить его предков, это даст представление об общих тенденциях развития и совершенствования роботов в мировой науке и практике.

Самый дальний его предок — робот первого поколения— создан лет десять назад. Он, как и все машины этого класса, мог называться «умным» только в кавычках. Роботы первого поколения работают по жесткой программе. Один из принципов их «обучения делу» заключается в том, что рабочий производит лапой робота нужные трудовые операции. Скажем, снимает с конвейера и укладывает в тару детали. Датчики, имеющиеся в механической руке, во время этих движений передают сигналы в простейшее запоминающее устройство — нечто вроде магнитофона, и они записываются в определенной последовательности. Теперь достаточно включить «магнитофон»: робот придет в движение и точно повторит все те действия, которым его «научил» рабочий.

Робот-манипулятор первого поколения глух и слеп. Область применения таких машин-автоматов весьма ограничена: они могут брать строго ориентированные детали, ставить их на станок или под пресс, снимать после обработки.

Так как ни ученых, ни практиков подобные автоматы во многих случаях не удовлетворяют, ведутся интенсивные работы по созданию более совершенных, «чувствующих» машин. Так родились роботы второго поколения. Они гораздо «умнее» своих предшественников, обладают некоторыми «органами чувств», например, «осязанием» и «зрением» (обычно телевизионным). Эти автоматы уже могут применяться на некоторых видах сборочных операций. Сейчас в нашей стране создаются и отрабатываются образцы «чувствующих» роботов-манипуляторов.

И все же возможности «чувствующих» автоматов тоже весьма невелики. Это подталкивает ученых к созданию автоматов высшего класса — «думающих» машин, роботов-«интеллектуалов». Это уже третье поколение. К нему и принадлежит тот исследовательский робот, с которым мне удалось сыграть в кубики. Его особенность в том, что наряду с усовершенствованной лапой и телевизионным зрением он обладает довольно мощным электронным мозгом, роль которого выполняет электронно-вычислительная машина. Это дает возможность непрерывно совершенствовать «умственные способности» робота и развивать его «трудовые навыки».

Когда-то этот робот мог ощупью находить предметы и переносить их из одной точки в другую. Затем он научился обходить препятствия. Потом на его руке появились оптические локаторы, и теперь, поднося руку к предмету, он может рассмотреть его. Современный робот издалека видит сложившуюся ситуацию на рабочем столе, он заранее строит план своих действий, выбирает наиболее целесообразный маневр.

Упростилась и улучшилась его связь с человеком. Оператор может прямо на экране телевизора указать нужный предмет, и его координаты сразу же передадутся в электронный мозг. Главное, благодаря развитию «умственных способностей» робота, он в более обобщенном виде воспринимает обстановку и может приспосабливаться к изменяющимся условиям, — например, брать предметы неопределенной формы и неориентированные в пространстве, без подсказок оператора обходить препятствия. Ему отдаются по телетайпу только такие, например, команды: «взять предмет», «перенести его в точку А». Робот сам решает, как выполнить ту или иную задачу, и «просит помощи» у человека лишь в случае серьезных затруднений и неожиданностей.

Сейчас ведутся исследования, направленные на дальнейшее усовершенствование этой машины. Конечная цель — максимально повысить профессиональную подготовку роботов.

Железное семейство

Область применения роботов широчайшая, возможный экономический эффект — огромен. Они могут выполнять многие неквалифицированные, однообразные и утомительные работы, причем обеспечивать очень высокую производительность труда. Следовательно, придя в заводские цеха, роботы высвободят громадную армию рабочих. «Умная» машина не утомляется, не требует того комфорта, который необходим человеку. Поэтому ее использование открывает возможности создания принципиально новых технологических процессов, например, для выпуска сверхминиатюрных изделий. Дело в том, что при определенном уровне микроминиатюризации деталей человек уже не может выполнять ряд трудовых операций: чуть заметные движения его пальцев оказываются слишком размашистыми и грубыми. Робот же лишен этих недостатков.

Возникновение комплексных автоматизированных производств, где место людей займут рукоподобные механизмы, дело не столь далекой перспективы. Уже сконструировано первое трудовое семейство промышленных роботов, именуемых автоматическими манипуляторами. Они будут работать коллективно, дополняя действия друг друга. Один автомат — рабочий-станочник. Он станет трудиться у прессов и штампов. Его рука способна поднимать детали весом до пятнадцати килограммов и с большой точностью устанавливать их на станке за время не более пятнадцати секунд. Второй робот — транспортник. Он будет помогать первому: приносить заготовки, забирать детали и передавать их на дальнейшую обработку или укладывать в тару. Эти автоматы станут обслуживать целые линии металлорежущих и других станков.

Исследования, направленные на создание железных «существ» — и первого, и второго, и третьего поколений, — развертываются в нашей стране широким фронтом. Завершается разработка целого ряда конструкций промышленных и исследовательских роботов с гидравлическим, пневматическим и электрическим приводом. Некоторые из них уже находятся в опытной эксплуатации на заводах. По сути дела, создается новая отрасль народного хозяйства — роботостроение.

Предстоит преодолеть немало трудностей научно-технического и организационного, даже психологического характера. Но, несомненно, они будут преодолены. Чтобы приблизить это время, мой знакомый лабораторный робот «учится» строить домики и пирамиды. Пока игрушечные.

Четырехглазая рука и «паук» Шама

— В вузе авиационного профиля занимаются созданием роботов? Это действительно актуально? Но разве есть что-нибудь общее у роботов и самолетов?

Подобные вопросы часто задают специалистам Ленинградского института авиационного приборостроения (ЛИАП). Отвечая на них, ученые вуза говорят, что умные и проворные автоматы действительно необходимы в авиации. Впрочем, простейшие роботы давно уже числятся в штате воздушного флота — достаточно вспомнить устройство, именуемое автопилотом.

Должностей, на которых целесообразно заменить человека машиной, великое множество. Скажем, почему бы роботам-манипуляторам не взять на себя сортировку багажа в аэропортах, погрузку его в самолеты, выполнение трудовых операций у конвейеров и станков на авиационных и других заводах? К сожалению, таких автоматических помощников людей пока очень мало.

Между тем целая рать их готова появиться на свет.

…Дверь с табличкой «Лаборатория роботов», пропустив нас, захлопнулась. В центре помещения, среди стеллажей с приборами, столов, кульманов, блоков электронно-вычислительной машины стоял, настороженно расставив голенастые, чуть согнутые в суставах ноги, огромный дюралевый «паук». Его шестиугольное туловище, начиненное какими-то трубками, шлангами, проводами, приборами (потом мне объяснили, что там — «мозг» паука, его «сердце» и «мышцы», то есть авиационная бортовая вычислительная машина и гидравлический привод), возвышалось едва ли не на метр от пола. За «пауком», у стены, виднелась могучая металлическая рука, поднявшая вверх, словно приветствуя вошедших, свою массивную кисть-клешню.

— Это два наших действующих робота. Но в лабораторных условиях показать все их способности трудно. Придется кое-что вообразить, — говорит заведующий кафедрой вычислительных машин Ленинградского института авиационного приборостроения профессор М. Б. Игнатьев. — Представьте, например, что мы сейчас находимся в одном из цехов завода турбинных лопаток, что здесь не стеллаж с деталями, а нагревательная печь, загруженная этими деталями. Они уже нагрелись до нужной температуры (тысяча и более градусов по Цельсию). Рабочий достает их из печи и опускает в ванну с маслом. Жара, дым. Работа утомительная, трудная. Но, может быть, еще хуже то, что она монотонная, однообразная, неинтересная… Кадров у нас и так не хватает, и найти работника для выполнения подобных операций — большая проблема. Вот мы и создали автомат, который заменит рабочего у печи и масляной ванны. Но сделать такой автомат вовсе нелегко. Оказывается, за этим элементарнейшим действием — взять какой-либо предмет и переложить на другое место — на самом-то деле стоит довольно сложный интеллектуальный процесс. Надо, чтобы автомат, во-первых, увидел и опознал, скажем, ту же турбинную лопатку, во-вторых, определил, как удобнее всего ее взять, в-третьих, подвел точно к этому месту свою руку, затем ощутил соприкосновение с деталью и только после того сжал клешню или, как мы ее называем, схват. Далее идут тоже весьма трудные задачи. Надо осторожно вынуть деталь из печи, не задеть по пути за другое оборудование и препятствия, аккуратно опустить груз в масляную ванну. Обычному автомату все это не под силу. Здесь нужен «думающий» автомат-манипулятор, управляемый электронно-вычислительной машиной, то есть робот. Именно такое устройство создано коллективом кафедры, и в частности, группой конструирования роботов для автоматизации ручных и вспомогательных работ, которой руководит наш главный механик.

Представьте теперь, что вместо рабочего у печи стоит наш робот — механическая рука, — продолжает профессор М. Б. Игнатьев. — В управляющей вычислительной машине заложена программа его действий. Нужно только отдать команду приступить к работе…

Робот зашевелился, протянул клешню-схват в печное отверстие, нащупал раскаленную деталь, взял ее точно посередине, осторожно вынул. Минуя окружающие предметы, перенес к ванне и опустил ее в масло. Вернулся за другой деталью, третьей, четвертой. И так — без устали, без передышки. Его не смущает, если в печи он обнаружит турбинные лопатки другой конфигурации, другого веса. Сведения о возможных изменениях условий труда заложены в «память» робота, то есть в ЭВМ, и он гибко меняет свое поведение, переходит от одного вида деятельности к другому.

Для этого у него есть все возможности. В его клешне расположены четыре фотоглаза, с помощью которых робот «видит» деталь и на расстоянии и в непосредственной близости. Рабочие поверхности клешни-схвата имеют «органы осязания» — тактильные датчики. Суставы «чувствуют» и углы поворота различных элементов руки (всего она имеет восемь степеней свободы), и усилия, которые приходится прилагать гидравлическим «мускулам» во время работы. Чтобы стало ясно, сколь сложна и чувствительна металлическая рука робота, достаточно сказать, что в ЭВМ непрерывно поступают и перерабатываются там сигналы от восьмидесяти разнообразных датчиков.

Но и такого потока информации оказывается мало для робота, для его надежной и безупречной деятельности. Сейчас ученые и конструкторы института хотят одеть металлическую руку особой «кожей», которая, как и человеческая, будет информировать «мозг» о соприкосновении ее с предметами. Это необходимо для безопасности и самого робота, и всего того, что находится вокруг — оборудования, конструкций, людей.

— Робот — объект повышенной опасности, — объясняет инженер-конструктор М. М. Захаров. — Конечно, производственный персонал, который будет иметь дело с роботами, обязательно должен изучить правила техники безопасности, правила поведения и обращения с этими новыми помощниками. Но для большей гарантии надо, чтобы автомат и сам был поосторожнее, чтобы в его поведении была заложена, так сказать, осмотрительность, иначе могут произойти неприятности, как, например, было со мной. Мы тогда только начинали работать с автоматической рукой. Однажды вдруг вышло из строя управление. Мы бросились к руке, чтобы она не повредила себя: хотели остановить ее, придержать. Но робот не понимает ведь (во всяком случае пока), что мы его родители, что мы ему зла не хотим. Рука эта подхватила меня и стукнула о стену — ребра затрещали… Запомнилось мне это происшествие. Ведь сила удара может достигнуть пятисот килограммов!

Механическая рука способна овладеть многими профессиями— сварщика, маляра, пескоструйщика, грузчика. Она может сверлить отверстия, навинчивать гайки, работать на заводских конвейерах.

Но предметом особой гордости специалистов ЛИАПа является «паук» — шестиногая шагающая машина.

Несмотря на то что попытки создать шагающий автомат предпринимаются в течение примерно ста лет — с тех пор как П. Л. Чебышев построил свой стопоходящий механизм, — существенных результатов в этой области пока не достигнуто. Управление подобными машинами настолько сложно, что осуществить его лишь механическим путем невозможно.

Первая проблема, с которой сталкивается конструктор — сколькими «ногами» наделить свое детище. Природа предлагает богатейший выбор вариантов: от многих десятков у членистоногих до двух у человека. Кому подражать? Много ног — это высокая устойчивость, плавность и равномерность хода. Но это и головоломная проблема координации движения каждой опоры, различные другие конструкторские сложности. Может быть, лучше четыре или даже две ноги? Механика такой системы, действительно, гораздо проще. Но зато придется наделять автомат столь же совершенным вестибулярным аппаратом, каким располагают высокоорганизованные животные и человек. А эта задача до недавнего времени была тоже непосильной.

Лишь с появлением развитой вычислительной техники возникла реальная возможность создания настоящих машин-ходоков, которые в будущем, по-видимому, найдут широкое практическое применение. Причем, не является неразрешимой проблемой снабдить робота восемью, шестью, четырьмя или даже двумя ногами — все зависит от мощности вычислительного устройства, которым располагает автомат.

Все лапы шестиногой шагающей машины Шамы, как по-свойски называют ее лиаповцы, усеяны датчиками, так что в «мозг» робота непрерывно поступает информация и о положении ног, и о состоянии грунта. Так как каждый членик ноги имеет свой привод (всего восемнадцать степеней свободы), управляемый электронно-вычислительной машиной с помощью индивидуального выходного канала, то Шама обладает огромной гибкостью в выборе самых разнообразных способов движения, сообразуясь с условиями дороги, состоянием грунта, тяжестью переносимого груза. Она может ходить там, где не пройдет ни колесный, ни гусеничный механизм — по узким, с крутыми поворотами коридорам, заставленным оборудованием цехам, лестницам. Двигаясь по пересеченной местности, через рытвины и поваленные деревья, она меняет «походку», выбирает наиболее целесообразную — переставляет сразу то три ноги (это самый быстрый шаг — шесть километров в час), то две, то одну, приподнимается «на цыпочки», чтобы перенести туловище через острый большой камень, или приседает, чтобы удлинить шаг и уверенно переступить канаву.

Если снабдить лапы автомата специальными зацепами и шипами, он может карабкаться по крутым откосам и склонам. Шаму можно научить и прыгать (для преодоления широких рвов, крупных камней). Отталкиваясь тремя ногами, три другие она будет использовать для маха, что придаст ей дополнительное ускорение. На эти же маховые ноги машине проще всего и приземляться… Конечно же, в момент прыжка привод Шамы должен работать на форсированном режиме. Возможно, потребуются и дополнительные источники энергии — скажем, пороховой двигатель.

Особо надо сказать о «зрении» шагающей машины. Конструкторы решили отказаться от традиционного в подобных системах последних лет телевизионного глаза. Телекамера слишком громоздка, на самофокусировку тратится чрезвычайно много времени (конечно, с точки зрения специалистов, занимающихся современной техникой) — до десяти секунд. Наконец, при использовании телеглаза управляющая машина робота должна обладать огромной «памятью», чтобы надежно ориентироваться в окружающем мире.

Все это мало подходило шестиногому «пауку», который предназначен для передвижения в трудных условиях и, следовательно, вынужден быстро обнаруживать препятствия и опасности и без задержки менять свое поведение. Гораздо более удовлетворяет этим специфическим требованиям лазерный глаз, разработанный в лаборатории систем радиовидения ЛИАПа под руководством профессора А. А. Капустина молодыми специалистами Г. Б. Яцевичем и В. С. Бойковым.

Ощупывая пространство своим узким красным лучом, Шама на расстоянии 10–15 метров различает довольно мелкие детали и практически одновременно измеряет расстояние до них с точностью до пяти миллиметров. На подробное — строка за строкой — изучение кадра (60–90 градусов по горизонтали и 10 градусов по вертикали) уходит около секунды. Но если обстановка позволяет, если не требуется большой тщательности при обзоре местности, то лазер посылает широкий пучок и осматривает пространство еще быстрее. Так продолжается до тех пор, пока его внимание не привлечет новое препятствие. Тогда снова начинается исследование кадра узким лучом.

Возможные сферы использования шестиногого «паука» — переноска легких грузов внутри многоэтажных зданий, обследование сельскохозяйственных и лесных угодий, участие в поисковых геологических экспедициях. Подобные машины, в принципе, могут выполнять задания человека на морском дне, на других планетах, в опасных для людей производственных условиях.

Каким он будет?

Но шестиногий «паук» Шама и четырехглазая рука — пока не работники, а гости. Гости из будущего. Ученые и инженеры присматриваются к ним, изучают. Исследование лабораторных образцов «умных» машин помогает выяснить «способности» роботов, решить целый ряд теоретических проблем, стоящих перед роботостроением. Недавно в ЛИАПе закончены рабочие чертежи и начато изготовление в металле новой модели руки— базового адаптивного робота. В этом устройстве учтен уже приобретенный опыт, устранены недостатки, замеченные в конструкции руки-предшественницы. Базовый робот спроектирован универсальным, он должен уметь выполнять разнообразные трудовые операции (меняться будут только программа, «глаза» и клешня-схват). В частности, работая на конвейере, он обязан уметь обращаться и с тонкой фарфоровой чашечкой, и с кирпичом, и с чугунной болванкой. Потомки этой универсальной руки в недалеком будущем станут, как надеются ученые, полноправными работниками предприятий.

Но и менее совершенные машины — промышленные роботы, или, как их еще называют, автоматические манипуляторы с программным управлением, — находят широкое применение на современном производстве. В принятых XXV съездом КПСС «Основных направлениях развития народного хозяйства СССР на 1976–1980 годы» предусматривается «организовать серийное производство автоматических манипуляторов с программным управлением, позволяющих механизировать и автоматизировать тяжелые физические и монотонные работы», а также «приступить к промышленному производству приборов и устройств программного управления для автоматических манипуляторов».

В разрабатываемых сегодня проектах заводских цехов важное место отводится применению автоматики, в том числе роботов. Проблемами создания и использования электронных помощников человека сейчас занимаются десятки научных учреждений и предприятий. Среди них немало ленинградских — Политехнический институт, объединения «Кировский завод», «Электросила», ЛОМО, «Позитрон», «Ленинградский Металлический завод», Ленинградское абразивное объединение, заводы «Красный Октябрь», «Арсенал». Особенно большие работы в области создания электронного мозга для роботов выполняются на ЛЭМЗе — Ленинградском электромеханическом заводе. Во Всесоюзном проектно-технологическом институте электротехнической промышленности создан опытный образец робота, предназначенного для штамповки деталей. В Ленинградском технологическом институте холодильной промышленности сконструирован так называемый копирующий манипулятор. Стальная рука, управляемая оператором, способна брать 400-килограммовый груз, легко и быстро переносить его в узком пространстве на расстояние 2,5 метра или поднимать примерно на столько же (при небольшом переоборудовании машины высота подъема достигает 3,5 метра). Манипулятор может перетаскивать мясные туши в холодильных камерах, нагружать и разгружать вагоны, автофургоны.

— Сегодня мы переживаем переломный период в развитии производства — период роботизации предприятий, — рассказывает профессор М. Б. Игнатьев. — В восьмидесятых годах на наших заводах должны работать десятки тысяч роботов. Этот процесс происходит и в других промышленно развитых странах — США, Англии и особенно Японии. В настоящее время около ста пятидесяти зарубежных фирм выпускают промышленные роботы более двухсот марок.

Хотя «общее умственное развитие» современных, роботов еще чрезвычайно низко, они год от года «умнеют». А будущие поколения «железных людей», которые готовятся прийти на смену нынешним, окажутся, несомненно, такими «сообразительными», что, по-видимому, без особого труда «догадаются» взять на себя выполнение всех наиболее неинтересных видов человеческой деятельности (даже и работу в домашнем хозяйстве).

Конечно, предстоит еще решить немало сложных вопросов. Это, например, разработка надежных «глаз» и «ушей» для роботов, систем общения между ними и человеком. Или вот задача: какой облик должен иметь робот? В Японии считают, что наиболее удобен электронный помощник в виде змеи на ножках. Англичане же отдают предпочтение устройствам, похожим на человека. Не решен еще вопрос о том, каким характером следует наделять роботов: и слишком большая его уступчивость, и упрямство, и медлительность, и чрезмерная подвижность могут раздражать человека, который вынужден будет постоянно с ним общаться на заводе или дома. Видимо, здесь есть над чем подумать и психологам, и социологам.

Передача автоматам-манипуляторам основных видов вспомогательных, конвейерных, погрузо-разгрузочных, домашних работ, а также некоторых целенаправленных трудовых операций в космосе и океане будет означать окончание нынешнего, первого этапа робототехники. Во время второго этапа появятся роботы, обладающие искусственным интеллектом, которых уже без большого преувеличения можно будет называть разумными.

Этот второй этап робототехники подготавливается уже сейчас.

Главная особенность роботов завтрашнего дня состоит в том, что в их памяти обязательно должна содержаться модель внешнего мира, сформированная человеком, либо образованная в результате самостоятельного накопления искусственным интеллектом сведений о реальной внешней среде. Это создает ситуацию, когда робот будет действовать не только по жесткой программе, заложенной в его память, не только по методу проб и ошибок. Он сможет поступать подобно человеку: прежде чем предпринимать какие-либо шаги, — моделировать свою деятельность, планировать ее, учитывая особенности окружающей обстановки и поставленные цели. Это, считают ученые, имеет огромное значение, особенно в условиях, когда на заводах будет трудиться много автоматов-«интеллектуалов» и когда возникнет неизбежная проблема управления их коллективом.

Дело в том, что наиболее эффективно и выгодно использовать роботов на производстве большими группами (по десять — сто в каждой), причем в комплексе с другим современным оборудованием — автоматизированными складами, станками с программным управлением. Общее руководство всеми устройствами можно возложить на одну электронно-вычислительную машину. Но за роботами придется сохранить и определенную самостоятельность — из соображений гибкости в их действиях. И вот здесь возникает множество научных задач. Как они должны строить взаимоотношения друг с другом? Как совместить, с одной стороны, разделение труда между ними, а с другой — способность к взаимопомощи? (Речь идет о том, чтобы они могли совместно передвинуть тяжелый груз, выполнить сложную работу, где необходимо много рук, заменить выбывшего из строя «коллегу», отвести от соседа опасность). А кто должен оперативно руководить коллективом автоматов — робот более высокого ранга, так сказать робот-начальник, или человек?

Эффективно решить эти задачи очень нелегко. И видимо, надо привлечь на помощь «самосознание» робота, то есть способность его построить свою собственную модель (модель своего «Я»), поместить ее в модель внешнего мира, сформированную в его памяти, и проанализировать, как будет выглядеть его будущее «поведение» «в глазах» других членов коллектива автоматов, а также руководителя. Вот если все это будет доступно роботу, если он, прежде чем принимать решение, как ему следует поступить в той или иной ситуации, будет учитывать общественное мнение людей и коллектива роботов, — одним словом, если он будет руководствоваться категориями, близкими (или идентичными) нашим, человеческим категориям морали и нравственности, — неразрешимых проблем во взаимоотношениях «умных» автоматов между собой и с людьми не возникнет.

Задачи этого рода встанут перед учеными в недалеком будущем. Значит, надо к ним готовиться. Но ни инженерная и социальная психология, ни социология, ни кибернетика дать ответы на большинство вопросов, связанных с «поведением» роботов, не в состоянии. Неудивительно: ведь программа, описание поступков «высокоорганизованного» робота, мотивов и стимулов его действий, противоречий, с которыми он столкнется и которые ему надо будет преодолевать, — это целое литературное произведение, точнее говоря, сценарий.

И все же уныния в стане роботостроителей нет. Выход обнаружен в области, весьма далекой от тех наук, которые занимаются созданием и совершенствованием искусственного интеллекта. Нет, ничего готового найти не удалось. Однако, как оказалось, некоторая основа для решения поведенческих проблем в мире роботов все-таки уже имеется. Заложили эту основу литературоведы, филологи.

В конце двадцатых годов известный фольклорист профессор Ленинградского университета В. Я. Пропп издал книгу «Морфология сказки». Сейчас ее внимательнейшим образом штудируют инженеры и математики. Суть в том, что В. Я. Пропп проанализировал огромное количество сказок и выделил типичные элементы поведения персонажей. Он насчитал тридцать один такой функциональный элемент. Из этих тридцати одного «кирпича», как выясняется, построены все сказки мира.

Профессору Проппу удалось сделать в литературоведении нечто подобное тому, что сделал в химии Д. И. Менделеев, создавший периодическую таблицу элементов. Классификация поведенческих элементов — ценнейший материал для разработки «характера», «мировоззрения» и «поведения» «интеллектуальных» роботов.

Но профессор В. Я. Пропп положил лишь начало исследованиям, чрезвычайно важным для современной науки. Их надо развивать применительно к запросам сегодняшнего дня. Поэтому роботостроители заключили с литературоведами, прежде всего Тартуского университета, договоры, надеясь, что получат очень нужные рекомендации и выводы. На наших глазах складывается новая отрасль науки, которую можно назвать — по аналогии с бионикой — артоникой («арт» — значит искусство). Но если бионика помогает находить в природе ответы на сравнительно простые инженерные вопросы, то артоника должна, исследуя искусство, подсказывать техникам решение гораздо более сложных задач — таких, как формализация разумных поведенческих актов.

…Когда я уходил из лаборатории роботов Ленинградского института авиационного приборостроения, металлический «паук» стоял в напряженной, настороженной позе посреди комнаты, казалось, готовый на всех своих шести ногах броситься исполнять первое приказание человека, а автоматическая рука опустила на его дюралевую спину, будто успокаивая, свою тяжелую клешню. Я знал, что сегодня это случайная поза и ничего не значащий жест. Но через несколько лет роботы на самом деле будут не только трудолюбивыми и исполнительными, но и внимательными, чуткими, добрыми по отношению друг к другу и к человеку — этим качествам они начинают учиться у людей.