Как управлять

В 1970 году на русском языке под нашей редакцией вышел перевод книги «Справочник по системотехнике». Вскоре вслед за этим издатель книги, профессор Массачусетского технологического института, президент фирмы «Макол системз» Р. Макол прибыл в Советский Союз. Работа над книгой дала нам право познакомиться с Р. Маколом и пригласить его сделать доклад о современных проблемах кибернетики в Московском институте инженеров железнодорожного транспорта.

Доклад привлек большое внимание и возбудил множество вопросов. Один из вопросов звучал так:

— Теория автоматического управления, которой вы пользуетесь в ваших работах, чрезвычайно сложна и недоступна простым инженерам. В то же время мы знаем множество простых и хорошо работающих управляющих систем. Так нужна ли столь сложная теория?

Ответ не заставил себя ждать.

— Представьте себе, — сказал Макол, — что вы пилотируете самолет в облаках, в условиях, как говорят, нулевой видимости и что в некоторый момент у вас отказали все приборы. Сможете вы в таких условиях избежать аварии и посадить самолет?

Если летчик очень опытный, то посадить самолет он, наверное, все-таки сможет. Весь вопрос в том, чем он будет при этом руководствоваться. Как известно, равномерное прямолинейное движение неотличимо от состояния покоя. Поэтому ускорения, а точнее, те усилия, которые воспринимает пилот в ответ на ускорения, — это единственное, что может что-то говорить ему об изменениях положения самолета.

На основании подобных сигналов пилот может составить себе представление об истинной траектории самолета и, должным образом корректируя ее, вывести самолет на посадку. Но пилот сидит в пилотском кресле, поэтому и воспринимать ускорения он способен собственным телом. Поэтому такой способ управления самолетом называют управлением… вслепую.

Надеемся, что подобный ответ убедит и вас, дорогие читатели, в важности разработки эффективных научно обоснованных методов управления. Созданием таких методов занимается наука кибернетика, а ее общепризнанным творцом является американский ученый Н. Винер (1894–1964).

Норберт Винер

Летом 1960 года в Москве состоялся I Международный конгресс Международной федерации по автоматическому управлению (ИФАК). На конгрессе собралось около тысячи ученых из разных стран мира. Приехал и Н. Винер, который тогда находился в зените своей славы, правда все же носившей несколько скандальный оттенок. Почти все время, свободное от запланированных мероприятий, этот полный, среднего роста человек с небольшой седой бородкой проводил в холле гостиницы «Украина», где он чаще всего стоял, опершись животом на одну из мраморных полуколонн. Официально считалось, что профессор изучает нравы. С ним можно было заговорить, что один из авторов, будучи ранее представленным Н. Винеру как официальный сотрудник конгресса, не замедлил сделать. Винер охотно и живо вступал в беседу.

Если беседа касалась более или менее серьезных вещей, то следовало подняться наверх, в номер, где пребывала его супруга, которая брала руководство беседой в свои руки. Так случилось, в частности, с интервью для «Литературной газеты», которое взяли у Н. Винера два совсем молоденьких переводчика конгресса, — один из них стал впоследствии известным журналистом.

Да, с Н. Винером можно было поговорить. К сожалению, разговоры о кибернетике вообще уже в достаточной мере приелись ученому. Творец кибернетики тогда увлекался альфа-ритмами головного мозга, о которых он рассказал в своем официальном докладе на конгрессе и к которым обычно переходил в частных беседах. По-видимому, ему хотелось показать, что наличие альфа-ритма и других периодических процессов в мозгу, регистрируемых энцефалограммой, доказывает, что мозг, подобно ЭВМ, работает по отдельным тактам — отсюда аналогия между мозгом и ЭВМ. Составить впечатление о кибернетике, взбудоражившей тогда общественное мнение, из нашей беседы с Н. Винером не удалось.

По этой причине вернемся на десять с лишним лет назад и обратимся к его книге, в которой он формулирует основные символы своей веры. Книга составлена своеобразно. Все, что можно сказать о кибернетике как таковой, то есть о принципиально новом, по мнению ее создателя, научном направлении, говорится во введении. В остальных главах за малыми исключениями приводятся лишь дополнительные аргументы, долженствующие подтвердить то основное, что сказано в самом начале. Итак, книга Н. Винера «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине». Оригинал датирован 1948 годом.

Дискуссии в Гарварде

Предоставим слово вначале самому Н. Винеру.

«Эта книга представляет итог более чем десятилетних исследований, предпринятых совместно с д-ром Артуро Розенблютом, работавшим тогда в Гарвардской медицинской школе, а ныне перешедшим в Национальный институт кардиологии в Мексике. В то время (то есть в 1930-х годах. — А. и Т. Ш.) Розенблют, коллега и сотрудник покойного д-ра Уолтера Б. Кеннона, ежемесячно устраивал дискуссии о научном методе. В этих дискуссиях участвовали главным образом молодые ученые Гарвардской медицинской школы. Мы собирались на обед за круглым столом в Вандербилт-Холле. Беседа была живой и непринужденной. Здесь было неподходящее место для игры в амбицию, да это и не поощрялось. После обеда кто-нибудь из нашей группы или из гостей делал доклад на какую-либо научную тему, причем обычно в этих докладах вопросы методологии ставились на первое или хотя бы на почетное место. На докладчика обрушивалась резкая критика, благожелательная, но беспощадная. Она была великолепным лекарством от незрелых мыслей, недостаточной самокритичности, излишней самоуверенности и напыщенности. Кто не мог выдержать испытание, не возвращался в нашу среду; но многие из нас, бывших завсегдатаев этих встреч, чувствуют, что эти встречи были постоянным существенным вкладом в наше научное развитие.

На этих собраниях присутствовали не только врачи и ученые-медики. К постоянным и активным участникам наших споров принадлежал д-р Мануэль Сандоваль Вальярта, профессор физики Массачусетского технологического института, один из самых первых моих студентов в те годы, когда я пришел в Массачусетский технологический институт после первой мировой войны. Как и д-р Розенблют, д-р Вальярта был мексиканец. Он имел обыкновение приводить на эти встречи своих коллег по институту. На одну из встреч он привел и меня, так я встретился впервые с д-ром Розенблютом. Я давно интересовался методологией науки и в 1911–1913 годах принимал участие в семинаре по этим вопросам, который вел Джосайя Ройс в Гарвардском университете. Чувствовалось, что на подобных собраниях необходимо присутствие человека, способного критически рассматривать математические вопросы. Поэтому я был активным членом группы до того момента, пока д-р Розенблют не был вызван в Мексику в 1944 году и пока общий беспорядок, связанный с войной, не положил конец этим собраниям».

Мы нарочно привели столь длинную цитату, чтобы показать, что именно дискуссии вокруг вопросов методологии науки привели к появлению нового научного направления. Важен также состав участников: физиологи, физики и один математик.

Читаем дальше.

«…Летом 1940 года я стал уделять много внимания разработке вычислительных машин для решения дифференциальных уравнений в частных производных… В результате были сформулированы следующие требования.

1) Центральные суммирующие и множительные устройства должны быть цифровыми, как в обычном арифмометре, а не основываться на измерении, как в дифференциальном анализаторе Буша.

2) Эти устройства, являющиеся, по существу, переключателями, должны состоять из электронных ламп, а не из зубчатых передач или электромеханических реле. Это необходимо, чтобы обеспечить достаточное быстродействие.

3) В соответствии с принципами, принятыми для ряда существующих машин Белловских телефонных лабораторий, должна использоваться более экономичная двоичная, а не десятичная система счисления.

4) Последовательность действий должна планироваться самой машиной так, чтобы человек не вмешивался в процессе решения задачи с момента введения исходных данных до съема окончательных результатов. Все логические операции, необходимые для этого, должна выполнять сама машина.

5) Машина должна содержать устройство для запасания данных. Это устройство должно быстро их записывать, надежно хранить до стирания, быстро считывать, быстро стирать их и немедленно подготавливаться к запасению нового материала.

Эти рекомендации, вместе с предложениями по их реализации, были направлены д-ру Ванневару Бушу для возможного применения их в случае войны».

Имя профессора В. Буша хорошо известно. Близкий к президенту Рузвельту, он стал, в частности, одним из инициаторов Манхеттенского проекта, в конечном итоге приведшего к созданию атомной бомбы. Что касается пяти принципов Н. Винера, то еще в 1812 году декан кафедры математики Кембриджского университета Ч. Бэббидж для составления логарифмических таблиц решил использовать механические счетчики. Числа в машину у него должны были вводиться с помощью перфокарт. Если перфокарты управляют работой ткацкого станка, автоматически сплетающего сложные узоры, то почему бы с помощью тех же перфокарт не управлять работой счетной машины?

Аналитическая машина, по замыслу Ч. Бэббиджа должна была уметь, во-первых, выполнять простые арифметические действия, во-вторых, запоминать начальные и промежуточные данные, а также результаты вычислений, в-третьих, запоминать группу инструкций или команд, по которым идет решение задачи, в-четвертых, выдавать результаты вычислений, в-пятых, выполнив задание, автоматически прекращать вычисления и, наконец, в-шестых, если что-то выполнить не удалось, повторить цикл вычислений.

С помощью аналитической машины Ч. Бэббидж надеялся уточнить старые и составить новые математические и морские таблицы, выверить таблицы логарифмов, проверить данные астрономических наблюдений, вычислить среднюю продолжительность жизни человека в Англии. Дочь поэта Байрона, леди Лавлейс, от природы наделенная выдающимися математическими способностями, стала ученицей Ч. Бэббиджа и написала несколько программ для его аналитической машины. Она доказала, что эта машина способна не только решать задачи числового характера, но и производить операции над словами.

Судья! Кто первый?

Вы, конечно, заметили, что по меньшей мере четыре из пяти требований Н. Винера к вычислительной технике были известны много более чем за сто лет до того как он их сформулировал. Оставим в стороне замену реле электронными лампами, которых, естественно не существовало во времена Ч. Бэббиджа. Но вопрос о приоритете весьма спорный. В 1973 году в США происходил даже судебный процесс, и рассмотренное в процессе дело занимало ни много ни мало, а 1250 страниц. Суд пришел к выводу, что еще в 1939 году в колледже штата Айова под руководством выходца из Болгарии Атанасова была разработана и построена в виде лабораторного макета ЭВМ на электронных лампах. В Германии в 1937–1942 годах инженер К. Цузе также разработал проект ЭВМ, не реализованный из-за отсутствия ассигнований.

Справедливости ради следует указать, что сам Н. Винер пишет по поводу приоритета: «Эти мысли почти носились тогда в воздухе, и я не хочу в данный момент заявлять какие-либо претензии на исключительный приоритет в их формулировке». Важнее всего то, что Н. Винер проявил интерес к вычислительным машинам именно в связи со своими работами в области кибернетики.

Читатель, верно, давно недоумевает, с чего бы это вдруг мы занялись пересказом книги, хотя и здорово нашумевшей в свое время, но вышедшей в свет сорок лет тому назад, а события, которые мы так подробно освещаем, происходили лет на десять раньше?

Секрет прост. Информатика, беседам о которой посвящена наша книга, в известном смысле родилась из кибернетики (правда, и противоположное утверждение имеет некоторое право на существование). Естественно, нам хочется разобраться в том, что такое кибернетика, а заодно постараться понять, что такое информатика.

Стрельба по движущейся цели

Просим у читателя еще немножко терпения. «Итак, эта работа была отложена (имеется в виду изучение нервной системы. — А. и Т. Ш.). Хотя она и принесла некоторую пользу, но она непосредственно не привела д-ра Розенблюта и меня к каким-либо проектам. Наше действительное сотрудничество возникло в связи с другой задачей, также имевшей непосредственное отношение к последней войне. В начале войны господство Германии в воздухе и оборонительная позиция Англии сконцентрировали внимание многих ученых на задаче усовершенствования зенитной артиллерии. Уже до войны стало ясно, что возрастающая скорость самолетов опрокинула классические методы управления огнем и что необходимо встроить в прибор управления огнем все вычислительные устройства, обеспечивающие расчеты для выстрела. Эти вычислительные устройства оказались очень сложными вследствие того обстоятельства, что в отличие от других целей самолет имеет скорость, сравнимую со скоростью зенитного снаряда. Поэтому необходимо стрелять не прямо в цель, а в некоторую точку, в которой согласно расчетам должны по прошествии некоторого времени встретиться самолет и снаряд. Следовательно, мы должны найти какой-нибудь метод предсказания будущего положения самолета.

Простейший метод — продолжить наблюдаемый курс самолета по прямой. Этот метод заслуживает серьезного внимания. Чем больше самолет кружит при полете, чем больше он делает виражей, тем меньше его эффективная скорость, тем меньше времени он имеет для выполнения боевого задания, тем дольше он остается в поражаемом пространстве. При прочих равных условиях самолет будет по возможности лететь по прямой. Однако после разрыва первого снаряда обстановка существенно изменяется, и пилот, вероятно, начнет выполнение зигзагообразного полета, фигуры высшего пилотажа или другого противозенитного маневра.

Если бы этот маневр зависел только от пилота и задача пилота сводилась бы к разумному использованию своих шансов, такому, какое, мы, например, ожидаем от хорошего игрока в покер, то к моменту разрыва снаряда пилот мог настолько изменить положение самолета, что шансы на удачное попадание стали бы пренебрежимо малы, если только не применять весьма неэкономного заградительного огня. Но пилот не имеет возможности неограниченного маневра. Во-первых, пилот находится в самолете, летящем с чрезвычайно большой скоростью, и всякое внезапное отклонение от курса создаст огромную нагрузку, при которой пилот может потерять сознание, а самолет — развалиться. Далее, управлять самолетом можно только посредством движения рулевых поверхностей, и для перехода в новый режим полета потребуется некоторое время».

Наконец мы коснулись, как говорится, горячей точки. К концу 30-х годов военно-воздушные силы фашистской Германии обладали подавляющим преимуществом среди всех стран Западной Европы. Большую роль в создании такого положения сыграло преступное попустительство правительств некоторых западноевропейских стран. Растущий в 30-е годы авторитет левых прогрессивных сил (вспомним правительство Народного фронта во Франции или республиканское правительство в Испании) для них казался гораздо страшнее увеличивающейся мощи фашизма. В особенно тяжелом положении оказалась Англия. Из-за островного расположения она представляла собой идеальную мишень для бомбардировщиков. Ясно, что о коренной перестройке авиационной промышленности в течение нескольких месяцев не могло быть и речи (несколькими годами позже такое оказалось под силу только нашей стране). Поэтому буквально вопросом жизни и смерти стало совершенствование противосамолетного зенитного орудия.

Задачу эту решали в нескольких странах мира, в том числе и в нашей, тысячи, а может быть, десятки тысяч инженеров и ученых. В задаче не было ничего нового: вычислительные приспособления для наводки орудий, в первую очередь морских, создавались еще до первой мировой войны, причем серьезный вклад в ее решение внес академик А. Н. Крылов, одним из первых применивший методы моделирования, а также математические методы вариационного исчисления, о которых впоследствии будет говорить в своей книге Н. Винер.

О пользе гаданья

К середине 30-х годов, и здесь Н. Винер совершенно прав, положение коренным образом изменилось. Скорость самолетов (целей) стала соизмеримой со скоростью снаряда. Поэтому стрелять надо было не в самолет, а в некоторую точку, принимаемую за точку встречи самолета и снаряда. Определять точку встречи приходилось в условиях, когда цель совершает случайный, не поддающийся точному предсказанию противозенитный маневр.

Мы согласны с автором «Кибернетики», что для решения задачи нужен был теоретический аппарат, который одновременно и в равной степени учитывал бы свойства трех объектов: зенитного снаряда, рассматриваемого вместе с выпустившим его зенитным орудием, самолета со всеми его динамическими характеристиками и летчика, совершающего маневр. Именно единый теоретический аппарат! В противном случае, если самолет описывать исходя из одних принципов, а пилота — из других, такие две теории было бы трудно, а проще сказать, невозможно совместить для получения желаемого эффекта.

На первых порах математическим аппаратом стала теория временных рядов. Теория временных рядов имеет большую историю, восходящую к XVIII веку, но заслуги Н. Винера в совершенствовании и развитии ее несомненны. Каждый студент технического вуза знает, что такое винеровский фильтр. Работы подобного рода, а они проводились не только в связи со стрельбой по самолетам, показали, что действия человека с достаточно высокой точностью описываются практически теми же уравнениями, которыми описываются части зенитной системы или рулевой машинки корабля, которую Н. Винер упоминает во введении к своей «Кибернетике».

Правда, пилот самолета связан жесткими ограничениями, и далеко не всякое принятое им решение может быть реализовано. Забегая вперед, скажем, что, к примеру, при игре в орлянку ЭВМ наверняка обыгрывает человека. Что же получается? Ведь теоретически доказано, что если монетка правильная, то в орлянку выигрывает тот, кто отгадывает будущее положение монетки совершенно случайным образом, то есть проявляет максимум свободной воли.

Следовательно, действия самолета, совершающего противозенитный маневр, являются результатом управления и связи и в животном и в машине. Они описываются теорией, в равной степени справедливой для животного (пилота) и для машины. Стоит оговориться, что если тысячи (возможно, десятки тысяч) инженеров и ученых решали задачу прицельной стрельбы по самолету, то не меньшее их количество и в то же самое время решали задачу, как наилучшим образом совершить противозенитный маневр, чтобы с наибольшей вероятностью избежать поражения зенитным снарядом. Не исключено, что где-то группы, решающие эти две задачи, сидели даже в одной комнате.

Битва в Атлантике

С развитием второй мировой войны количество задач, связанных с прицельной стрельбой, множилось. В Атлантическом океане развернулось беспрецедентное по своим масштабам и длительности сражение между фашистскими подводными лодками и конвоями кораблей, перевозивших грузы из Америки в Европу. Возникшие задачи привели к появлению научного направления — теории исследования операций, которое затем автоматически причислили к кибернетике. После войны развитые методы теории исследования операций успешно применялись в промышленности и капиталистических и социалистических стран.

Мы подошли к главному вопросу этой беседы. Должен ли был бесконечно удивлять тот факт, что процессы управления и связи едины в животном и в машине, хотя бы в том смысле, что они могут быть описаны одними и теми же математическими уравнениями.

Первые опыты по созданию машин, претендующих на выполнение некоторых действий, свойственных человеческому разуму, связывают с именем Р. Луллия (1235–1315). Общеизвестны счетные машины, созданные Б. Паскалем. Г.-В. Лейбниц усовершенствовал арифмометры Б. Паскаля и был захвачен мечтой создать универсальную математику, которая смогла бы заняться всем, что поддается точному определению. Главный раздел универсальной математики — комбинаторика, искусство оперирования формулами. Лейбниц полагал в свое время, что искусство комбинаторики позволит достичь в философии того же, чего добились Декарт и другие математики с помощью алгебры и анализа в арифметике и геометрии, и написал буквально: «Тем самым указан путь, на котором все существующие понятия могут быть разложены на небольшое число простых понятий; являющихся как бы их алфавитом, и посредством правильного метода из комбинаций букв такого алфавита могут быть со временем вновь получены все вещи вместе с их теоретическими доказательствами. Это открытие, если только бог судил мне его закончить, было бы матерью всех моих открытий».

Начиная с работы «Об искусстве комбинаторики», появившейся в 1666 году, когда ему не было и двадцати лет (в ней развиваются идеи Луллия применительно к науке того времени), Лейбниц всю жизнь пытался найти «язык мысли» и воплотить мечты об искусстве комбинаторики в жизнь.

Язык мысли

В IV веке до нашей эры Аристотель установил, что человек мыслит, сообразуясь с определенными законами. При отклонении от этих законов получается бессмыслица — в полном смысле этого слова. О некотором предмете нельзя сказать, что он одновременно и обладает и не обладает некоторым свойством — закон исключенного третьего. Аристотелева логика в почти неизмененном виде дошла до середины XIX века. В университетах изучали Аристотелевы силлогизмы типа: все люди смертны, Кай человек, значит, он смертен.

В 1847 году в Лондоне вышла книга под названием «Математический анализ логики». Автор ее — талантливый ирландский математик Дж. Буль (1815–1864). Буль создал алгебру логики, в которой Аристотелевы силлогизмы приобрели вид алгебраических формул. Кстати, от Дж. Буля мы получили в наследство исключительно неудачную терминологию, следуя которой электрические схемы, состоящие из транзисторов и других радиодеталей и не имеющие ни малейшего отношения к логике, науке о человеческом мышлении, мы называем логическими.

Суть не в терминологии. Вслед за созданием алгебры логики начинаются попытки логического обоснования математики. В начале нашего века выходит труд Б. Рассела и А. Уайтхеда «Начала математики». Строгой логической проверке подвергаются главные понятия арифметики, геометрии, математического анализа и теории вероятностей. Впервые обнаружились парадоксы, показывающие, что фундамент математики не так монолитен, как представлялось ранее.

В 1937 году американский инженер Г. Айкен реализовал основные идеи Ч. Бэббиджа. Г. Айкен имел в своем распоряжении не громоздкие механические детали, а миниатюрные электромагнитные реле. На их основе в 1944 году была построена цифровая вычислительная машина «Марк-I» и вскоре вслед за ней «Марк-II». Обе машины содержали примерно по 13 тысяч реле. Числа длиной 23 двоичных разряда складывались и вычитались со скоростью 0,3 секунды, умножались за 6 секунд и делились за 11,4 секунды. Удалось автоматизировать одну из важных функций человеческого мышления, причем так, что счет выполнялся быстрее, чем это мог бы сделать весьма квалифицированный математик.

В институте и за чайным столом

Мы не хотим излагать историю вычислительной техники. Просто так уж получается, что, с каких бы позиций мы ни начали говорить об автоматах или управлении, все равно рано или поздно приходишь к информации и ее переработке, а следовательно, к вычислительной технике. И так было, по всей вероятности, задолго до выхода в свет книги Н. Винера «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине».

Н. Винеру повезло в том смысле, что, во-первых, он сформулировал свои требования к электронной вычислительной машине тогда, когда потребность в таких машинах ощущалась особенно остро, а во-вторых, поскольку прототипы подобных машин уже существовали, имелась полная возможность судить о том, насколько эти требования реалистичны.

Стоит упомянуть о мечте Н. Винера и А. Розенблюта создать общество независимых ученых, работающих вместе не под началом какого-нибудь высокопоставленного чиновника, а объединенных желанием понимать науку как нечто цельное и передавать друг другу такое понимание. Если говорить о науке управления, то подобная мечта осуществилась еще до второй мировой войны, но не в США, а у нас в СССР.

В 1939 году при Академии наук СССР была создана комиссия, именно комиссия, в известном смысле свободное содружество, по вопросам автоматического управления. В 1940 году комиссию преобразовали в Институт автоматики и телемеханики Академии наук СССР. Не правда ли, автоматика и телемеханика — всего лишь другие слова, обозначающие те же понятия управления и связи? Не добавили только «в животном и машине», но в этом не было нужды, поскольку вопрос был ясен с самого начала. Первым директором Института автоматики и телемеханики назначили академика В. Кулебакина (1891–1970), специалиста по самолетостроению и автоматическому управлению (судите сами, случайно ли такое совпадение).

Разговоры о чудесах автоматики велись не только в институтах, но и дома за чайным столом. В этой связи вспоминаются встречи с академиком Н. Лузиным, также работавшим в Институте автоматики и телемеханики АН  СССР. Н. Лузин был чистым математиком, и все же одна из основных его работ того времени «К изучению матричной теории дифференциальных уравнений» была напечатана в журнале «Автоматика и телемеханика» № 5 за 1940 год.

Н. Лузин был прекрасным рассказчиком, причем эти его черты особенно ярко проявлялись именно за чайным столом. Он не грешил против истины, но свои рассказы о будущем вычислительной техники ухитрялся облекать в такую форму, что, как говорится, мороз подирал по коже.

Примерно в середине 30-х годов советский физик В. Шестаков, американский математик и инженер К. Шеннон и японский инженер А. Никасима обратили внимание на то, что некоторые структуры электрических схем, состоящих из реле, сильно напоминают структуры, изучаемые в математической логике. Практически одновременно с исследованиями В. Шестакова и К. Шеннона были опубликованы также статьи советского инженера В. Розенберга и австрийской исследовательницы И. Пиш (изложившей результаты, полученные ее научным руководителем О. Плехелем).

В аналогии между электрическими схемами, состоящими из реле, и структурами, изучаемыми в математической логике, советский ученый, в будущем глава школы математических логиков М. Гаврилов увидел средство создать математический аппарат для формального синтеза схем, состоящих из реле.

Рождение оригинального взгляда на хорошо известные к тому времени по автоматическим телефонным станциям релейно-контактные схемы проходило не гладко. М. Гаврилова обвиняли во многих грехах. Защита его докторской диссертации напоминала сражение. Сражение это закончилось победой нового — диссертацию утвердили в 1947 году.

Следует ли усматривать в истории с диссертацией М. Гаврилова недоверчивое отношение к кибернетике? Во-первых, слово «кибернетика» тогда не было принято. Во-вторых, все новое пробивает себе путь с трудом. Так, по-видимому, и должно быть. В противном случае слишком легко рождались бы истины-однодневки, которые хотя и развенчиваются за короткое время, но успевают наделать много вреда. Наконец, в любой критике, сколько бы тенденциозной она ни была, всегда содержится крупица истины. Например, если бы М. Гаврилов предложил свой математический аппарат для синтеза релейно-контактных схем, не упоминая при этом логику, он наверняка избавил бы многих от лишних бесплодных размышлений, а подчас и заблуждений.

Обратная связь

Закономерности передачи информации и управления в живых организмах восходят к условным и безусловным рефлексам, которые глубоко и всесторонне исследовал академик И. Павлов (1849–1936). Работы эти продолжили его ученики. В 1935 году физиолог П. Анохин ввел понятие обратной афферентации, по содержанию близкое к одному из основополагающих в кибернетике.

В очередной раз в этой беседе дадим слово Н. Винеру:

«Таким образом, четыре года назад группа ученых, объединившихся вокруг д-ра Розенблюта и меня, уже понимала принципиальное единство ряда задач, в центре которых находились вопросы связи, управления и статистической механики, и притом как в машине, так и в живой ткани. Но наша работа затруднялась отсутствием единства в литературе, где эти задачи трактовались, и отсутствием общей терминологии или хотя бы единого названия для данной области. После продолжительного обсуждения мы пришли к выводу, что вся существующая терминология так или иначе слишком однобока и не может способствовать в надлежащей степени развитию этой области. По примеру других ученых нам пришлось придумать хотя бы одно искусственное неогреческое выражение для устранения пробела. Было решено назвать всю теорию управления и связи в машинах и живых организмах кибернетикой, от греческого „χυβερνητιχη“, то есть „кормчий“. Выбирая этот термин, мы тем самым признавали, что первой значительной работой по механизмам с обратной связью была статья о регуляторах, опубликованная Кларком Максвеллом в 1868 году и что слово „governor“, которым Максвелл обозначил регулятор, происходит от латинского искажения слова „χυβερνητιχη“. Мы хотели также отметить, что судовые рулевые машины были действительно одними из первых хорошо разработанных устройств с обратной связью».

Основоположником современной теории управления Н. Винер считает Дж. К. Максвелла, и это совершенно справедливо. Что касается слова «кибернетика», то оно довольно часто встречается у Платона, где обозначает искусство управлять кораблем (конечно, с командой на борту) в прямом смысле, а один раз и в переносном смысле как умение управлять людьми. В 1834 году французский физик А. Ампер, занимавшийся классификацией наук, по примеру древних назвал кибернетикой науку об управлении государством.

Что же такое кибернетика?

Однако решительно хватит истории. Что мы хотели показать? К моменту выхода в свет книги Н. Винера основные идеи кибернетики в его понимании этого слова не только полностью сформировались, но во многом нашли свое практическое воплощение, в частности, в военной технике. Как выясняется, даже слово «кибернетика» не оказалось неологизмом.

В чем же заслуга Н. Винера? Может быть, его книга просто представляет собой компиляцию известных сведений, собирает воедино известный, но разрозненный материал?

Интересно, что примерно такое же положение имело место в начале нашего века непосредственно перед тем, как А. Эйнштейн сформулировал основные принципы специальной теории относительности. Было известно и экспериментально доказано отсутствие эфира. Было известно, что скорость любых взаимодействий в природе ограничена и не может превышать скорости света. Наконец, были известны преобразования Лоренца. Тем не менее формулировку специальной теории относительности мы считаем гениальным открытием, определившим все развитие физики. Считаем потому, что, как показал А. Эйнштейн, конечность скорости взаимодействий — это не частное явление, но принципиальный факт, лежащий в основе всей механики, а затем и электродинамики. Вводя понятия о конечности скорости взаимодействия, а следовательно, и необходимости описывать физические системы в терминах преобразования Лоренца, А. Эйнштейн в корне изменил картину мира. Именно в корне, хотя это не сразу стало очевидно и послужило причиной для многих неприятия теории относительности.

Попробуем провести аналогию с кибернетикой. Всевозможные системы управления известны человечеству из глубокой древности. В качестве примеров таких систем чаще всего приводят ловушки для зверей. Особого развития всевозможные автоматы достигли в XVII веке. Демонстрировался даже механический человек, игравший в шахматы.

Теория автоматического регулирования была в основном сформулирована Дж. Максвеллом, И. Вышнеградским (1832–1895), А. Ляпуновым (1875–1918) и А. Стодолой (1859–1942). В начальный период развития теория автоматического регулирования являлась разделом теоретической и технической механики, причем объектом исследований было регулирование хода конкретных видов машин. Идеи теории автоматического регулирования развивались во многом независимо в теплотехнике, электротехнике и радиотехнике. В дальнейшем обнаружилась аналогия процессов регулирования в различных областях техники, и к 40-м годам отдельные направления теории автоматического регулирования объединяются и синтезируются в единую теорию.

Конечно, очень большое впечатление произвело утверждение о том, что процессы управления и связи в живых организмах в основном аналогичны процессам управления в машинах. Но подобный элемент сенсационности царил лишь в среде неспециалистов, большинству из которых казалось просто кощунственным сводить священные процессы, творящиеся в «душе» человека, к каким-то механическим аналогиям. Что же касается серьезных ученых, то, как мы уже говорили, трудами И. Сеченова, И. Павлова, П. Анохина и многих других была однозначно доказана объективность процессов, объединявшихся под названием высшей нервной деятельности.

В чем же заслуга Н. Винера? Его заслуга в том, что он впервые понял принципиальное значение информации в процессах управления. Говоря об управлении и связи в живых организмах и машинах, он видел главное не просто в словах «управление» и «связь», а в их сочетании. Точно так же, как в теории относительности важен не сам факт конечности скорости взаимодействия, а сочетание этого факта с понятием одновременности событий, протекающих в различных точках пространства.

Управление и связь — в этом сочетании слов центральное и принципиальное значение имеет союз «и». Согласитесь, что на первый взгляд это далеко не очевидно. Возьмем в качестве примера какой-нибудь простейший автомат, например турникет из числа тех, которые установлены на всех станциях метро. Вы опускаете монету и свободно минуете турникет. Если монета не опущена, из стенок турникета выдвигаются два рычага, преграждая вам путь.

Что касается управления, то здесь все ясно. Турникет управляет или, если угодно, регулирует следование потока пассажиров, разделяя его на две части, одна из которых опустила монету, причем монету правильную, а другая этого не сделала. Но где же связь? Связь состоит в том, что, опуская монету, пассажир, как бы сообщает автомату о том, что, во-первых, он присутствует и просит разрешения на проход, а во-вторых, что он оплатил свое право на последующие действия.

Все это так. Но любой скептик вправе заметить, что, пожалуй, слишком пышными словами мы описываем такое простое действие, как опускание монеты в щель автомата. Конечно, можно говорить, что монета представляет собой сигнал, этот сигнал передает сообщение от пассажира к автомату (именно в таких терминах описываются процессы передачи сообщения в теории К. Шеннона), автомат воспринимает сообщение, расшифровывает его и в зависимости от содержания или смысла (это так называемый семантический аспект информации) предпринимает те или иные действия.

Но все то же самое, на этом будет настаивать наш скептик, можно описать иначе. Пассажир бросает монету, монета падает вниз и ударяется об оконечность рычага, передавая ему некоторое количество движения, если монета правильная, то есть имеет строго определенную массу и в процессе падения приобрела нужный (не больше и не меньше) запас кинетической энергии, а следовательно, и количества движения, рычаг перемещается и в дальнейшем препятствует закрыванию турникета. Как видите, все то же самое удалось описать, не привлекая понятия связи или информации.

Ну что ж, давайте рассмотрим другой пример. В данном случае повторим еще одну историю, которую рассказал Р. Макол в своем докладе, уже упоминавшемся в начале беседы.

Однажды к нему обратился за консультацией хозяин небольшой фирмы, занимавшейся торговлей молочными продуктами. Суть вопроса состояла в следующем. Основными продуктами, пользующимися спросом в округе, является свежее молоко и творог. Молока фирма продает, скажем, 85 процентов от общего объема продажи и при этом на каждом литре молока получает прибыль, скажем, 10 процентов. Объем продажи творога составляет остающиеся 15 процентов, но на твороге фирма терпит убыток, скажем, 7 процентов. Нельзя ли как-то решить подобный вопрос с привлечением современных научных методов управления.

Задача была серьезно изучена сотрудниками Р. Макола, как говорят, формализована и введена в ЭВМ. Ответ ЭВМ не заставил себя ждать. Раз торговля творогом приносит убыток, сообщила ЭВМ, следует просто прекратить продавать творог.

Такой ответ ни в коей мере не устроил заказчика. Те, кто занимается торговлей, прекрасно осведомлены о наличии такого факта, как психология покупателя. Если покупатель перестанет находить на прилавках излюбленного им магазина на привычном месте нужный ему творог, он просто перестанет посещать этот магазин, и фирма потеряет по меньшей мере 15 процентов клиентов, которые и молоко и другие продукты начнут покупать у конкурентов.

Ответ был найден тогда, когда решение задачи было поручено профессионалам-коммивояжерам. По городку поползли слухи, что потребление творога увеличивает вероятность заболевания холециститом и вообще творог содержит канцерогены. Спрос на творог резко упал, и фирма перестала терпеть убытки.

Только что рассмотренный пример, конечно, не единственный, но он хорошо показывает, что информация (в данном случае, если угодно, даже дезинформация) не сопутствует процессам управления, а, наоборот, создает условия, при которых они могут совершаться. В процессах управления информация имеет столь же принципиальное значение, сколь и конечность скорости передачи взаимодействий в механике. К слову сказать, передача взаимодействий всегда сопровождается передачей информации, так что можно говорить о связях между кибернетикой и теорией относительности. Однако подобный разговор увел бы нас слишком далеко в сторону.

Кибернетика — наука об информационном управлении, и Н. Винера с полным правом можно считать творцом этой науки. Поскольку информационный аспект кибернетики и составляет ее основное новое ядро, именно ему в кибернетической литературе уделялось относительно мало внимания. Все новое воспринимается не сразу. Лишь в середине 60-х годов появились работы научной школы академика Б. Петрова (1913–1981), посвященные информационной теории автоматического управления. Своего полного развития эти работы не получили и до настоящего времени.

В любом процессе управления информация играет основную роль. Это тем более заметно, чем сложнее процесс, чем больше различных возможностей возникает перед системой и соответственно чем среди большего количества возможностей осуществляется выбор в процессе управления. Ну а как же математика? — наверняка спросит кто-нибудь из читателей.

А математика?

Все сказанное распространяется на мысли Н. Винера об организации коллективов, где математики трудились бы бок о бок с физиологами. Подобные коллективы не раз и не два формировались, но эффекта, которого ожидали от этого Н. Винер и его последователи, они не принесли. Чистый математик-профессионал — это человек, умеющий создавать абстракции и оперировать с ними, изучая различные свойства таких «простых» абстракций, как число, точка, числовая ось, пространство и т. п., и сложных конструкций, составленных из нескольких абстракций. Что значит получить результат в математике? Обнаружить новое свойство, а еще лучше группу свойств данной абстрактной конструкции.

Инженер или физиолог может использовать математические результаты для описания изучаемых ими объектов и предсказания их поведения. Для этого совершенно необязательно быть математиком. Нужно знать о существовании того или иного математического аппарата и ориентироваться в особенностях применения этого аппарата. Человек, имеющий понятие о существовании квадратного управления, умеющий брать интегралы, решать дифференциальные уравнения и т. п., но и только, это ни в коем случае не математик, просто грамотный человек. Между подобным человеком и математиком-профессионалом лежит такая же пропасть, как между человеком, просто умеющим читать и писать, и поэтом или писателем.

У математиков и представителей естественных наук разный образ мышления. С позиций сегодняшних знаний, высказывается предположение, что инженер и математик мыслят разными полушариями головного мозга: инженер — правым, математик — левым. В одном человеке способности инженера и математика почти никогда не совмещаются. Такие случаи известны, но за всю историю человечества они насчитываются единицами.

Зато история науки знает много примеров, когда для описания изучаемых ими явлений ученые пользовались неким математическим аппаратом, не подозревая о его существовании. Так случилось с О. Хевисайдом, который разработал операторный метод исследования электрических цепей, не имея ни малейшего представления о том, что он пользуется известным преобразованием Лапласа.

Можно ли считать, что инженер О. Хевисайд заново создал преобразование Лапласа, получив тем самым некоторый результат в математике? В том-то и дело, что нельзя. В разделе математики, посвященном интегральным преобразованиям (частным случаем здесь является преобразование Лапласа), основной вопрос — это условия существования таких преобразований и их свойства. О. Хевисайда это совершенно не занимало. Он использовал случайно обнаруженный им факт, что замена операции дифференцирования умножением на некоторую специальную величину — оператор — позволяет преобразовать трудно решаемые дифференциальные уравнения в более просто решаемые алгебраические уравнения. Если бы подобную операцию можно было совершать не над каждым дифференциальным уравнением, а скажем, над девятью из десяти, О. Хевисайда это ничуть бы не смутило. Он придумал бы какой-нибудь способ проверки.

Похожий случай произошел с В. Гейзенбергом. Создавая свою матричную механику, он не знал, что пользуется известной матричной алгеброй. И про В. Гейзенберга нельзя сказать, что он заново создал матричную алгебру. Он не исследовал ее свойств, а лишь убедился, что, совершая определенные действия, получает интересующий его результат. Все сказанное хорошо иллюстрирует знаменитая фраза А. Эйнштейна: «После того как математики занялись теорией относительности, я, кажется, перестал ее понимать».

Физиолог или инженер, не обладающий математической грамотностью, не сумеет сформулировать свою задачу так, чтобы математик ее понял и смог решить. Тому имеется тьма примеров. Если физиолог или инженер настолько подготовлен, что способен объяснить математику, что ему нужно, он почти наверняка сам в силах сформулировать и решить свою задачу. Причем в общем случае лучше, если решением таких задач занимается сам специалист. Размышляя в поисках пути решения, он видит перед собой реальные клетки и хромосомы или конденсаторы и сопротивления, а не точки и матрицы. Наверняка большую помощь ему окажет интуиция, которой не может быть у математика, представляющего себе живую клетку как совокупность абстрактных объектов.

Искусственный интеллект

В начале 1970 года на улицах академгородка под Новосибирском часто можно было встретить человека, одетого, несмотря на тридцатиградусные сибирские морозы, в тончайшую нейлоновую курточку. Чувствовал он себя, судя по всему, вполне комфортно, но длинная с проседью борода очень быстро покрывалась сосульками. Человек этот был известный ученый, профессор Стенфордского университета в США, один из создателей учения об искусственном интеллекте Дж. Маккарти. В феврале того же 1970 года Дж. Маккарти приехал в Москву и принял приглашение провести встречу с советскими учеными, организованную редакцией «Литературной газеты».

В беседе принимали участие руководитель отдела науки «Литературной газеты» В. Михайлов, заместитель директора института морфологии животных, доктор биологических наук, профессор Г. Смирнов, сотрудник Центрального экономико-математического института доктор экономических наук А. Каценелинбойген и один из авторов этих строк. Передаем слово профессору Маккарти.

Маккарти. По-моему, проблема искусственного интеллекта состоит из двух частей: проблемы эвристик и проблемы представления. Проблема эвристик изучается уже довольно давно. Впервые элементы искусственного интеллекта — эвристики — были введены в программу для игры в шахматы, программу для доказательства математических теорем и другие. Пока что исследователи изучают только пути решения этой проблемы, то есть решают, как сделать самую лучшую машину для игры в шахматы и т. д.

Проблема представления возникает тогда, когда необходимо создать программу общего типа, ведь программа для шахмат не может доказать теоремы, не может обсуждать различные вопросы. Проблема представления и состоит в том, чтобы выявить, как представлять мир в общем. Философы называют эту проблему эпистемологической. Мы сейчас работаем вместе с философами — иначе невозможно ответить на вопрос, что такое знание. Что значит, я знаю его телефон? Что значит, я могу найти его телефон в телефонной книжке? Что значит причинность? Лично я сейчас занимаюсь проблемами представления. Они довольно трудны и мало разработаны.

Мы разрабатываем искусственный язык, с помощью которого можно выражать такие понятия, как законы движения падающих тел, и такие качественные законы, как, например, если сверкает молния, то вслед за этим загремит гром; если расстояние между пунктами А и В равно x и при этом x меньше определенной величины, то можно пройти из А в В пешком.

Наши студенты написали ряд программ для решения проблемы, как проехать из одного места в другое. Мы рассматриваем и более сложные проблемы типа: «Я хочу поехать в Нью-Йорк, но как это сделать? Можно лететь самолетом, но я не знаю расписания самолетов. В агентстве „Панамерикэн“ известно, когда самолеты улетают в Нью-Йорк, но у меня нет телефона этого агентства. Помню только, что нужно набирать пятерку или девятку (номер справочного бюро), чтобы найти их телефон».

В настоящее время мы занимаемся построением такой структуры знания.

Михайлов. В какой мере поведение, описанное определенным образом, моделирует интеллект? Возможно, сравнение искусственного и естественного интеллектов — это вопрос, который перед Вами не стоит, но в какой мере можно закономерно говорить об искусственном интеллекте?

Маккарти. Думаю, что когда мы изучаем естественный интеллект, наше положение хуже, чем когда мы изучаем, например, процесс пищеварения. Известно, что процесс пищеварения может совершаться на основе одного из нескольких возможных механизмов. Следовательно, задача здесь в том, чтобы выбрать тот единственный механизм, который на самом деле имеет место в организме человека. Для исследования процессов, совершающихся в тот момент, когда человек решает, как ему улететь в Нью-Йорк, мы пока не можем предложить ни одной достаточно достоверной модели. Нам не из чего выбирать.

Можно рассматривать эту проблему с различных точек зрения. Моя точка зрения такова — найти сначала хотя бы один механизм, а потом уже искать, каким механизмом пользуется человек.

Михайлов. Вы считаете, что физиологический механизм в данном случае не может разрешить задачи?

Маккарти. Нет, может. Но существуют два уровня действия: физиологический и психологический. Оба уровня можно исследовать либо путем экспериментов с человеком, либо путем экспериментов с машиной. Можно проводить также психологические и физиологические эксперименты.

Кроме того, можно строить программы, которые работают на психологическом уровне, или строить сеть искусственных нейронов, которая работает на физиологическом уровне. Каждый из этих подходов открывает свои возможности. Я работаю на уровне психологическом — с программами, а не с людьми.

Смирнов. Подобный вопрос имеет отношение к психологическим механизмам, но его содержание не может быть выражено через закономерности физиологических процессов — в понятии концепции. Тут физиологи находятся в очень большом затруднении, потому что если профессор Маккарти исследует задачу проезда из Чикаго в Нью-Йорк, то мы не знаем даже, как в нашем мозгу решается задача два плюс два и получается четыре. А это гораздо проще, чем добраться из Чикаго в Нью-Йорк. Закономерности главных процессов, которые совершаются в центральной нервной системе, известны нам пока в самых основных, элементарных своих проявлениях.

В течение месяца я работал с Норбертом Винером. Норберт Винер очень интересовался нейрофизиологией, но ему тоже не удалось, кроме общих представлений гомеостаза и обратной связи, найти какие-либо подходы к пониманию тех процессов, которые составляют элементы высшей нервной деятельности человека, то есть элементы интеллекта.

Профессор Маккарти, интересно, как бы Вы определили само понятие интеллекта?

Маккарти. Я думаю, что определение понятия интеллекта — это составная часть теории интеллекта, а я совсем не готов предложить такую теорию. Постараюсь дать косвенное определение. Можно сказать, что машина имеет интеллект, если она способна делать такие вещи, что если бы их делал человек, то мы имели бы основание считать его умным. Кроме того, существуют проблемы исследования интеллектуальных механизмов то есть механизма поиска методов, механизма принятия альтернатив, а также проблема выделения информации при исследовании механизма обучения. Мне кажется, что можно исследовать эти механизмы, не имея общего определения понятия интеллекта.

Каценелинбойген. Расширение связей между физикой и биологией привело, кроме всего прочего, к появлению концепции информационного уровня исследований. Речь идет о построении модели на информационном уровне. В отличие от обычных физических моделей модели на информационном уровне обладают тем преимуществом, что они не обязаны подчиняться некоторым фундаментальным законам природы, как, например, закону сохранения вещества. Кроме того, работая на информационном уровне, мы достаточно легко можем создавать искусственные системы и изучать частичные аналогии их с физическими системами.

Маккарти. По-моему, мы не располагаем столь большим количеством информации, чтобы ставить вопрос о том, принимать или не принимать какую-либо ее часть. Одинаковую ценность представляет как информация, получаемая из прямых физиологических экспериментов, так и информация, получаемая из экспериментов над искусственными системами. Я думаю, что здесь нет методологического вопроса и поэтому не нужно решать, какой подход лучше. Каждый исследователь может выбирать путь исследовании на основании своего опыта и возможностей.

Михайлов. Какова цель, которую Вы ставите перед собой, имея в виду понимание тех механизмов, которые происходят в мозгу человека при формировании поведения, и психологический элемент? Предположим, создание искусственного интеллекта… Но тогда над знать, в какой мере он моделирует естественный интеллект, потому что он моделирует какие-то его стороны. Действительно, машина может поступить очень умно, но в ограниченном диапазоне действий. В какой мере это будет модель естественного интеллекта?

Маккарти. Когда я готовлю программу для игры в шахматы и мой ассистент предлагает ввести в программу некоторую эвристику, я говорю ему: «Нет, эта эвристика нам не нужна, потому что она не существует в человеке». Но после того как программа отлажена и даже стала чемпионом мира, я могу спросить себя: похожа она на человека или нет?

Это один ответ на Ваш вопрос. Однако объективны ли механизмы интеллекта или они зависят от человека? Должны ли марсиане думать подобно нам или они совсем отличаются от нас интеллектуально?

Мне кажется, что механизмы интеллекта имеют объективный характер. Когда человек, машина или марсианин играет в шахматы, чтобы добиться успеха, любой из них должен использовать много различных естественных механизмов. Причем эти механизмы определяются существом задачи, которую надо решать, и не зависят от того, кто решает эту задачу.

Шилейко. Любые программы игры в шахматы состоят в том, что сначала создается некоторая система оценок, а затем различные возможные позиции на доске сравниваются, исходя из этой системы. Цель состоит в том, чтобы найти ход или последовательность ходов, дающий максимальную величину оценки. Есть основания полагать, что человек играет не так. Вряд ли он хотя бы подсознательно занимается вычислениями и подсчитывает значение оценок. Скорее он стремится создать на доске определенный рисунок.

Маккарти. То, о чем Вы говорите, не зависит от факта, что можно делать количественные оценки позиций. Все, что Вам нужно, чтобы использовать эвристику, — это иметь возможность тем или иным способом сравнивать позиции. Вы считаете, что механизмы интеллекта совершенно не зависят от человека, то есть имеют объективный характер. Я тоже думаю, что они имеют объективный характер, но при этом зависят и от человека тоже.

Михайлов. Объективный в том смысле, что они обусловлены задачей?

Маккарти. Механизмы интеллекта зависят от того, что некто решает проблему, и не зависят от того, кто этот некто — человек, машина или марсианин.

Шилейко. Я вернусь к началу нашей беседы. Мы установили, что работа может вестись на двух уровнях: физиологическом и психологическом — нельзя ли предположить (я просто высказываю такую гипотезу), что математическая теория вычислений связывает эти два уровня? Она дает возможность чисто формальными способами, описывать как процессы, где в явной форме выступает физический объект, порождающий эта процессы, так и процессы на психологическом уровне.

Астрономия и метеорология

Кибернетика породила в своих недрах методы получения, хранения, передачи и преобразования информации, а также теорию информации. Правда, теория информации в том виде, как ее построил К. Шеннон, требует существенного пересмотра и работы в этой области еще только начинаются. Кроме того, кибернетика поставила вопрос о единстве процессов переработки информации в мозгу человека и в искусственных системах. Состояние этого вопроса хорошо иллюстрируется фрагментами дискуссии, приведенными выше. Обобщая, можно сказать, что кибернетика породила в своих недрах новое научное и техническое направление, получившее название информатики.

Ответить на вопрос, что такое информатика? — достаточно просто. Информатика — это совокупность методов и средств сбора, хранения, передачи и преобразования информации. Так же как и в случае кибернетики, для того чтобы сделать эти слова понятными, требуются тома и тома.

Первую главу своей книги Н. Винер начинает с того, что цитирует нем едкое стихотворение для детей:

Н. Винер приводит это стихотворение для того, чтобы поговорить, сколь различны науки астрономия и метеорология. В одной — все четко и размеренно, в другой — расплывчато и неясно. Мы преследуем цель, прямо противоположную. Хотим показать, что астрономию и метеорологию объединяет необходимость получать огромное количество информации. И современная астрономия, и современная метеорология возможны при наличии информационной индустрии, а информационной индустрии будет посвящена наша книга.

В течение всей истории своего существования сначала робко, а затем все ускоряясь и ускоряясь и достигнув к настоящему времени поистине гигантских темпов, человек создает вокруг себя искусственную природу — техносферу. Эта искусственная природа вышла уже на такой уровень, что продолжать подчинять ее себе человек может, только безупречно владея законами и методами теории управления. Если кому-нибудь эти слова кажутся чересчур смелыми, пусть он представит себе последствия хотя бы кратковременного выхода из синхронизма отдельных компонентов большого энергетического кольца, которые сегодня существуют во всех развитых странах. Подобное однажды случилось в США и носило характер, говорим это без преувеличения, национальной катастрофы, как и катастрофа «Челленджера». Можно вспомнить Чернобыль, но разве и так не все ясно?

По этой причине мы решили открыть нашу книгу беседой не о кибернетике, а о событиях, так или иначе сопутствовавших ее провозглашению в конце 40-х — начале 50-х годов нашего века. Натолкнула нас на мысль о такой беседе фраза Н. Винера: «Информация есть информация, а не материя и энергия». Если бы он к тому же еще объяснил, что такое информация, его с полным правом можно было бы считать отцом информатики. Но этого не случилось. Вопрос о том, что такое информация, еще не раз возникнет на страницах этой книги.

По мере создания техносферы в наш язык входили такие понятия, как электрификация, коллективизация, индустриализация. Сейчас настала пора, так считает академик А. Ершов, председатель научного совета АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика», ввести понятие информатизации.

Информатизация — комплекс мер, направленных на обеспечение полного использования достоверного, исчерпывающего и своевременного знания во всех общественно значимых видах человеческой деятельности. Информация, то есть совокупность знаний о фактических данных и зависимостях между ними, становится стратегическим ресурсом общества в целом, во многом обусловливающим его способность к успешному развитию. Техническим средством освоения такого ресурса все в большей степени выступают ЭВМ и средства связи. Информатизация — всеобщий и неизбежный период развития человеческой цивилизации, период освоения информационной картины мира, осознания единства законов функционирования информации в природе и обществе, практического их применения, создания индустрии производства и обработки информации. Современные системы обработки и передачи информации формируют своего рода нервную систему живого организма человеческого общества, придавая этому организму небывалую пластичность и способность к развитию.

Объективная неодолимость информатизации общества еще не означает, что любая конкретная программа ее реализации, так сказать, обречена на успех. Обладая рядом «трудных» свойств, присущих любой глобальной инфраструктуре, инфосфера чрезвычайно чувствительна к человеческому фактору. Включая в себя средства массовой информации как составную часть, она никоим образом не может к ним сводиться. Сравнительно простая и однородная распределительная функция средств массовой информации должна быть дополнена разнообразными средствами поддержки творческой деятельности человека с целью повысить ее общественную продуктивность, не нарушая ее интимной и индивидуальной природы.

Информатика не только новая, но и сложнейшая отрасль современной науки и техники. Она ведь замахивается на познание и воспроизведение структуры человеческого мышления. Поэтому труд читателя, вознамерившегося прочесть наши беседы, будет, прямо скажем, нелегким. Как могли, мы старались облегчить этот труд, приводя многочисленные примеры, а иногда просто рассказывая веселые байки, подтекст которых должен, по нашему мнению, способствовать пониманию того, что мы хотели сказать. Но удавались нам эти попытки далеко не всегда. За трудности, с которыми читатель наверняка встретится при чтении книги, мы приносим ему наши самые искренние извинения.