оранчиков. Взгляд мой останавливается на стеклянном балагане, окруженном толпой японских юношей. Обычный аттракцион "Экс-поленда" - веселого городка выставки. Обычный ли? "Электронная гадалка предскажет ваше будущее,- читаю я.- Вы узнаете, какие капиталы вам предстоит унаследовать от ваших родных и друзей". Сотрудники в белых халатах склоняются над перфорированными картами. Мигает и урчит электронное нутро компьютеров. Стучат рычаги самописцев. Все электронное, на промышленной основе - прямо из "Компутопии"... Юноши и девушки с надеждой тянутся к загадочной машине, способной предсказать их завтрашний день. Ведь это не обычный старичок-предсказатель, которого и сегодня можно встретить в бедных кварталах Токио. Нет, сегодня таким гаданием не удивишь никого. То ли дело - вам предсказывает будущее умная электронная машина! Увы, так думают наивные люди, ослепленные яркой мишурой кибернетического века. Но время берет свое. Я верю: сама жизнь быстро приспособившегося к кибернетике общества с ее все обостряющимися противоречиями неотвратимо заставит понять всю неизбежность непреложного закона развития этого общества: на смену капитализму придет не Компутопия - Коммунизм! 11 мая, понедельник Сегодня утром заходил Акимов. Он удивлен, что в последнее время редко встречает меня на заводе. - Вы что, больны? - спросил он озабоченно. - Нет,- ответил я,- здоров. - Так вы что же, все время сидите в библиотеке и на монтаже Центрального поста? - Да, приходится. Хочу проникнуть в самую толщу кибернетики. - Все надо самому увидеть, услышать. С каждым надо поговорить, так, что ли? - Это вы правы,- прервал я Акимова.- Еще Гераклит говорил: "Глаза более точные свидетели, чем уши". А наука высказывается и того точнее: глаз дает восемьдесят процентов всей информации, получаемой человеком. - Еще бы! "Радость видеть и понимать - есть самый прекрасный дар природы". Знаете, кто так сказал? Эйнштейн. Это я вам за Гераклита мщу,- рассмеялся Акимов. - Но все зависит от того, как смотришь и что видишь. Мщу вам за Эйнштейна еще одной цитатой: "Орел видит значительно дальше, чем человек, но человеческий взгляд замечает в вещах значительно больше, чем глаз орла". Кто сказал? Ах, не знаете... Фридрих Энгельс. Мы рассмеялись оба. - Ну, а взгляд машины к кому приравнивать - к взгляду человека или орла? - спросил собеседник. - Орла,- ответил я. И ошибся... Вечером Кибер сам вернулся к той же теме. К. Радость видеть и понимать... Это здорово сказано. Ведь для нас, машин, которые не испытывают чувства радости - видеть окружающий мир, понимать его сигналы - основа взаимоотношений с человеком. А. В первую очередь - понимать человека. К. Конечно... А для этого мы, машины, обязаны не только видеть, но должны слышать. И, конечно, мы должны научиться разговаривать. И, вероятно, не только языком цифр. А. Значит, говорить человеческим голосом? К. Безусловно... А. Но прежде чем машина заговорит, она должна научиться понимать человека. Это тоже нелегкая задача. К. Думаю, она уже успешно решается. Все определяется количеством команд, распоряжений, звуковых сигналов, которое в состоянии принять и запомнить машина. Для этого мы, машины, обязаны видеть, слышать и понимать воспринимаемое. Мой электронный друг прав. Не могу без волнения вспоминать поразительное впечатление, которое оставили у меня в памяти встречи с машинами, соревновавшимися с человеком в разных областях его трудовой деятельности. Что хотите, но это здорово,- от трудовых команд до электронного композитора... МАШИНА ВИДИТ, СЛЫШИТ, ГОВОРИТ Как удивительно работает человеческий глаз! Тайну его деятельности еще не полностью разгадали ученые. Но уже сегодня они думают о создании машины, способной видеть. - Зачем это нужно? - скажут те, кто плохо знаком с проблемами кибернетики и автоматизации. - Как - зачем? В этом случае машина еще более приближается к человеческому мозгу, становится более послушным и чутким помощником человека, гораздо легче может общаться с ним без посредников. Видящая машина способна обучиться грамоте. Она может различать не только буквы, цифры и детали машин. Она сможет работать сборщиком на конвейере, лаборантом в институте и даже наборщиком. Обучи машину грамоте, дай ей любую рукопись, и она прекрасно встанет за машину - линотип. Однако проблема видения и узнавания для кибернетических машин - одна из самых сложных. Посмотрите, как мы пишем. У каждого свой почерк - не бывает, чтобы два человека писали совершенно одинаково. Вот я рассматриваю записи великих людей мира - Маркса, Ленина, Пушкина, Наполеона, Достоевского, Маяковского. Какое разнообразие почерков! Но мы читаем знаки, нанесенные на бумагу, и воспринимаем мысли великих людей, навечно запечатленные в сознании человечества, при помощи буквы, слова, фразы. По каким же признакам мы способны понимать различные почерки? Очевидно, при самом различном написании букв есть необходимое, в чем-то устойчивое единообразие, которое дает возможность не путать букву "а" с "о", букву "б" с "в". Представьте себе электронный глаз, состоящий из 60 фотоэлементов. Перед этим глазом кибернетической машины ставятся цифры, написанные совершенно по-разному: и твердо, и округло, и жестко, и еле нацарапанные на листке бумаги* Зачем? Да машину нужно научить общности восприятия, отучить от машинной узости. Такие машины уже существуют. Пока они осваивают начатки знаний. Известный исследователь М. М. Бонгард работает в этом направлении - он "натаскивает" машину, заставляя ее привыкать к различным изображениям. И когда после такой тренировки перед электронным глазом ставили цифры или буквы в новом, незнакомом начертании, машина их узнавала. Удивительное и неожиданное предложение сделал советский математик Э. М. Браверман. Он создал так называемую гипотезу "компактных множеств". Каждое изображение буквы или цифры, написанных по-разному, вызывает как бы ряд близко лежащих точек в машине. Множество изображений дает и множество точек, которые группируются достаточно компактно, чтобы в массе своей определить тот или иной знак. И когда машина, в соответствии с усвоенной программой, неожиданно знакомится с новой цифрой или буквой, то по тому, к какому множеству точек будет отнесена эта буква или цифра, машина опознает ее. Американцы предложили узнающую машину, названную ими "Перцептрон". Эта машина имеет сетчатый экран из 400 фотоэлементов, воспринимающих изображение. Электрические сигналы от фотоэлементов поступают к электронным клеткам машины, как бы моделирующей живую нервную систему. Процесс обучения машины был довольно трудным. Она должна была узнавать выставленные перед экраном геометрические фигуры. Обучение машины проходило при взаимоотношениях, какие иногда создаются между строгим учителем и легкомысленным учеником: за каждую ошибку "Перцептрон" наказывали, ослабляя сигналы, поступающие к главному электронному устройству машины. В этом случае ошибочные сигналы имели меньшее значение, чем сигналы правильные. Так машина училась на своих собственных ошибках. Более интересной оказалась машина "Марк-1", способная опознавать буквы алфавита. В этой машине тоже 400 фотоэлементов и соответствующих им электронных узлов, моделирующих нервные узлы. Память машины состоит из 512 элементов. Кстати, второй вариант этой машины, находящейся в периоде сборки, имеет в 20 раз больше элементов памяти. Машина научилась распознавать печатные буквы и цифры в различных начертаниях. Пройдет какое-то время, и машина сумеет читать печатный текст - книги, газетные сообщения. А если машина различает буквы, значит, она может различать и образы. Уже сегодня машина в состоянии производить зрительные подсчеты количества кровяных шариков во время анализов крови. А ведь раньше эту кропотливую работу мог делать только человек. Машина в состоянии не только подсчитывать количество деталей, но определять их характер, их разнообразие Вероятно, зрячая машина станет тем механизмом, который сможет не только узнавать детали, поступающие на конвейер, но и закреплять их там, где это необходимо. - Однако живой глаз не только различает форму предмета, его яркость, но и цвет его. Способна ли на такое машина? - Во-первых, не все животные различают цвет. Взять, к примеру, осьминога - его мир бесцветен, сер и однообразен. Зрение осьминога ахроматично - оно различает лишь яркость освещения, но не цвет. Человек видит трихроматно, то есть трехцветно. Из трех основных цветов и их смешения складывается весь яркий, многоцветный мир вокруг нас. Но, оказывается, и машины начинают осваивать цветное зрение, используя чувствительные фотоэлементы. Кремниевый и селеновый фотоэлементы как раз и обладают неожиданной способностью "различать" цвета. Используя это свойство, советские ученые М. Бонгард и А. Вызов создали установку, моделирующую цветовое зрение. Этот удивительный прибор безошибочно распознает не только яркость, но и цвет. Разве это не чудо: электронная машина видит радугу! Однако обратимся к другим способностям машины. Сможет ли она логически понимать написанное? Да, сможет. Уже сегодня в наших институтах есть машины, которые могут различать предложения: правильно оно построено или нет В Киевском вычислительном центре проделали интересный опыт. Взяли 50 существительных, 16 глаголов и наиболее часто употребляемые предлоги. Из этих слов составили фразы, конечно, довольно примитивные, но все же осмысленные: ""Соловей поет на дереве", "Рыба плавает в воде" и т. п. Машина рассортировала имена существительные и глаголы в соответствии со смыслом. И когда ей предлагали совершенно бессмысленные фразы: "Рыба поет на дереве" или "Соловей плавает в воде", машина немедленно реагировала на эти ошибки. Сегодня мы уверенно можем сказать, что пройдет несколько лет, и появятся машины, способные читать и понимать человеческую речь. Но как заставить машину понимать живую речь? Ведь написанные слова можно разделить на буквы алфавита. А как автомату распознать слитную речь человека? Здесь произнесение букв взаимно перекрещивается, их невозможно свести к алфавиту. Исследователи языка пошли по иному пути - (c)ни установили, что можно создать звуковые символы, подобные алфавиту. Фонемы - это небольшое число звуковых символов, которые могут быть записаны фонетически. Из 41 русской фонемы может быть составлено любое слово, любая фраза, так же как из трех десятков букв алфавита составляются слова, фразы, книги. Фонемы отличаются одна от другой, значит, нужно приучить машину различать фонемы в слитном тексте, то есть находить ее буквенный или цифровой эквивалент, с тем чтобы зафиксировать фонему в памяти машины. Вот почему, когда машину учат слышать, то отдельные слова с помощью электронной техники разбивают на фонемы, тщательно анализируя каждую из них. При "" этом случайные признаки фонем всячески устраняются, с тем чтобы максимально увеличить различие между ними. Впервые такое исследование провел русский профессор Л. Л. Мясников еще в начале 40-х годов. После войны этой проблемой занимались другие советские ученые. Мало того, что ученые анализировали состав речи, они создавали устройства, с помощью которых можно заставить машину говорить, то есть можно создать искусственную речь. Ученые заметили, что существует много различий между гласными и согласными. 6 спектре гласных звуков создаются и концентрируются как бы сгустки энергий, названные формантами. Источником гласных являются наши голосовые связки. Проходя через систему резонаторов лрлости рта, черепа, в результате соответствующего положения языка и челюсти звук усиливается или подавляется. Совсем иначе образуются согласные. Они образуются больше дыханием, а не участием голосовых связок. Различна длительность гласных и согласных. Самой длительной является гласная "а", на которую затрачивается 260 миллисекунд, самой короткой - согласная "п", для произнесения которой нужно всего 20 миллисекунд. Анализ, проведанный ленинградскими учеными, показал и другое. В начале и в конце слова длительность гласных значительно больше, чем в середине; во фразах меньше, чем в отдельных словах. Именно по этим многочисленным признакам машина в состоянии различать звуки - ока как бы слышит их. Исходя из всего этого, можно заставить машину не только слышать, но даже и говорить. Как подобрать звуки, чтобы можно было из них создать голос машины? Опыт за опытом ставили ученые и после многочисленных исследований сделали неожиданное открытие: сигналы, вырабатываемые генератором пилообразных импульсов, чрезвычайно похожи на колебания голосовых связок. Голос можно получить искусственно - вот к какому выводу пришли исследователи. Нужно лишь отработать сгустки звуковой энэргии в форманты. Для каждой гласной. В конце концов ученым удалось получить звуки, очень похожие на гласные русского языка. Звуки, полученные от генератора, прослушивались специальной группой операторов в составе 10-15 человек. Они искали звуки, сходные с формантами, необходимыми для будущей речи машины. А как получить согласные? Это оказалось значительно проще. Их создали с помощью шумового генератора. Отбор звуков - длительный и сложный процесс. По ряду признаков звуки делятся на две группы, затем снова на две группы и опять на две части. Эти операции проводятся до тех пор, пока не удастся окончательно распознать все фонемы. В этом сложном процессе участвует не только акустика, но и электроника - искусственно осуществляется речевой сигнал. Машина распознает звуки речи с помощью цифр электронно-вычислительных элементов. Иначе строится распознание живой речи человека, живого человеческого голоса. Для опыта было отобрано 50 дикторов - 25 мужчин и 25 женщин. Их речи записывались на магнитофон. Но, как известно, с магнитофона речь проникает в машину в виде непрерывного электрического сигнала, а цифровые данные электронная машина принимает только прерывистыми сигналами. Специальным устройством преобразовали непрерывный сигнал в прерывистый. Машина вычисляла соотношение энергии в различных частях спектра речи, условно делила речь на гласные и согласные и в результате правильно опознала 97 процентов слов. Недавно в Соединенных Штатах Америки был проведен интересный эксперимент по вводу в машину информации с голоса. Оператор неоднократно повторял в микрофон слово. Специальное устройство обрабатывало его и в виде цифр вводило информацию в машину. Запоминающие устройства машины создали как бы репродукцию или маску каждого слова. При узнавании слова машина сравнивала его со всеми масками слова, хранящимися в ее памяти, и определяла, на какую маску больше всего похоже произносимое слово. 7 женщин и 9 мужчин однообразно говорили: "Один, два, три, четыре..." и т. д. 16 голосов создали в машине большой выбор интонаций разных людей. И когда впоследствии они разговаривали с машиной, она пыталась узнать, кто именно с ней беседует. В результате она давала такие ответы: - Это Джон сказал "три"... Говорящего определить нельзя, но сказана цифра "три",.. Невозможно определить ни личность говорящего, ни произносимое им слово. Интересно, что машина сумела опознать каждую из семи женщин, слова же, произнесенные мужчинами, узнавались хуже - только на 98 процентов. Уже сегодня в Москве, Ленинграде и Тбилиси созданы специальные лаборатории экспериментальной фонетики. Здесь вы видите сложные приборы для записи звуков, специальные механизмы для резки и склейки фонем. Здесь создаются спектры звуков. Вы видите объемные рисунки гласных и согласных звуков и даже карточки целых слов. Это удивительный мир застывших звуков, которые оживают в вашем присутствии. Но все направлено к тому, чтобы в конечном счете научить машину говорить. Она может произносить слова, рожденные либо звуком генератора, либо куском магнитной ленты, на которой записаны отдельные фонемы, созданные голосом человека. В Новосибирском институте автоматики и электрометрии машина разборчиво и внятно произносит многозначительную фразу: - Наша машина училась. Она узнала жизнь. Машина произносит эту фразу каким-то отвлеченным, "ничьим" голосом. В произношении исчезли все особенности живого голоса. Но ведь звуки эти рождены машиной! Зимой 1963 года в дни международного женского шахматного турнира научные работники Тбилиси решили подбодрить грузинскую шахматистку Нону Гаприндашвили. И вот впервые в истории радиотехники из Тбилиси по радио была передана фраза, произнесенная машиной: - Будь внимательна, дорогая Нона! Теплое приветствие было сказано железным голосом автомата, но как дороги нам эти первые слова машины. ...Еще до войны американская телефонная компания на Всемирной выставке демонстрировала аппарат, названный "Вокадер". Он отвечал на вопросы посетителей необычным, лишь отдаленно напоминающим человеческий, голосом. Сложная система специальных приборов управлялась оператором. Ответ поступал на магнитофон, соединенный с громкоговорителем. Немногословен был механизм, самостоятельно воспроизводящий звуки речи, подобно сложному голосовому аппарату человека. А то, что передавали из Тбилисского института автоматики и электроники по радио, было подлинной речью машины. В институте сконструирована тележка, управление которой подчинено человеческому голосу. Вы можете сказать: "Вперед!" - и тележка двинется вперед. "Направо! Налево! Стоп!" - машина выполняет все приказы с голоса. Это только начало. Придет время - кибернетические помощники человека будут не только с голоса понимать своего хозяина, но также голосом будут говорить ему о своих ощущениях, о своих нуждах и желаниях. Представьте себе на мгновение такую картину. Вы заболели. Вы рассказываете диагностической машине о своем самочувствии - в чем выражается ваше недомогание. Вы говорите ей о составе крови, о результатах тех или иных анализов. И машина отвечает вам - тоже голосом. Не только о характере вашего заболевания говорит она - машина дает вам советы, рецепты. И это не фантастика, это - одно из реальных явлений живой жизни завтрашнего дня. Часто в научно-фантастических романах нам приходится читать об умных роботах, которым вверяется управление космическим крраблем, на долгие годы уходящим в бескрайние просторы Вселенной. Роботы предупреждают людей о грозящей опасности, о положении корабля живым, почти человеческим голосом. С этими роботами космонавты разговаривают дружески, как со своими приятелями. Такая картина представлялась нам нереальной, условной. Но сегодня, прикоснувшись к миру кибернетических машин, которые подобно ребенку учатся понимать речь, видеть окружающий мир, познавать его и высказываться живой человеческой речью по поводу своих "машинных переживаний", мы начинаем понимать, кек близко подошли люди к осуществлению самой пылкой фантастики. Да, стираются границы между фантазией и действительностью. 12 мая, вторник Сегодня обычный день. Во время работы было много разговоров о том, как интереснее провести свободное время. Кузовкина об этом можно было и не спрашивать: сегодня вечером у него ответственный матч: Тула - Новомосковск. Он заметно волнуется - он правый нападающий. От него во многом зависит исход игры. Коля Трошин обеспокоен другим - быстро надвигающимися зачетами. Он, конечно, мог бы на время экзаменов полностью освободиться от работы, но не хочет - монтаж затягивается. Да и обкатка оборудования хоть и очень хлопотливое дело, но чрезвычайно увлекательное. Меньше всех говорила Нина. Я давно заметил, что она все время что-то бормочет про себя. Завтра Нина выступает в концерте, во Дворце культуры. Я даже не спрашивал ее, какой номер она подготовила. Все было и без того ясно: целый день Нина повторяла "Письмо Татьяны к Онегину". Не понимаю, почему всех девушек так привлекает "Письмо Татьяны"? Казалось бы, и эпоха не та, и характеры не те, но все читают Пушкина, и обязательно письмо. Возможно, Кибер впервые попал в обстановку наших забот и увлечений. Вечером он спросил меня: - Что это все время зубрила Нина Охотникова? Я не расслышал. А. "Письмо Татьяны". Пушкина. К. Как же, знаю. Пушкин Александр Сергеевич, камер-юнкер, родился в 1799 году, умер в 1837 году. Убит на дуэли неким Дантесом. Писал стихи, прозу, исследования. А. Абсолютно правильно. Хотя и несколько суховато. К. Как странно вы, люди, запоминаете! Повторяете одно и то же по десять раз. То ли дело мы, машины: один раз информация попала к нам и, пока ее специально не сотрут, будет держаться неизменно. А. Но ведь память человека более емкая, чем ваша, машинная, да и глубина этой памяти удивительна. Как-то я встречался на Кавказе со старушкой, которая в 127 лет помнила события, пережитые ею в семилетнем возрасте. Разве с машинами случалось такое? К. Вы спрашиваете о машинной памяти? У меня и память нестареющая! Что мне дали, то я крепко держу при себе. А вы, люди?.. Ведь у вас все время происходит пускай естественный, но все же распад памяти. Подсчитали даже период полураспада - одни сутки. Через сутки вы, люди, забываете половину того, что удалось вам узнать за день. А. Ну, это, пожалуй, не совсем точно. Хотя действительно, людям обязательно нужно что-то забывать. Это прекрасно, что так устроен человеческий мозг. Если бы все, что мы узнаем, оставалось в нашей голове, эти знания довольно скоро забили бы все каналы нашей памяти. Замечательно другое: мы оставляем в своей памяти только главное и существенное. Это и есть удивительное свойство мозга - раскладывать всю поступающую информацию по полочкам памяти и так, что главное поступает точно в нужный отдел, а случайное отфильтровывается и забывается. К. Ну, пока что вы, люди, составляющие программу нашей машинной памяти, работаете за нас, подбирая все необходимое. Но придет час, и мы приобретем возможность сами отлично отсеивать главное от третьестепенного. И будем делать это побыстрее людей!.. ВЫ ВСЁ, КОНЕЧНО, ПОМНИТЕ... Память человека! Есть ли что-нибудь чудеснее и удивительнее?! Спросите самую старую москвичку Любовь Васильевну Пужак - а ведь ей 154 года! - что она вспоминает из детства. Она вам спокойно расскажет о том, что было в самом начале прошлого века. Она разговаривала с Некрасовым, с Чеховым. Даже трудно поверить! Где, в каких глубинах человеческого сознания таятся крошечные кристаллы памяти? На каких экранах нашего сознания запечатлелись они? В каких глухих закоулках мозга раздаются голоса близких и далеких людей, которых уже давно нет в живых? Память - великое чудо. В этом отношении возможности мозга неисчерпаемы. Нам очень трудно представить себе, как мог Алехин - всемирно известный шахматист,- находясь в гостиной и болтая с друзьями, спокойно помешивая ложкой сахар в стакане чая, лишь изредка просить передвинуть одну из фигур на той или иной доске, которые он видел мысленно. А было этих досок свыше тридцати. Я присутствовал на психологических опытах Михаила Куни. Уже немолодой человек, внимательный, серьезный, он показывал зрителям такие примеры памяти, которые вызывали недоумение и недоверие. Вот на стене вывешено 20 разноцветных дисков. Только мгновение, долю секунды Куни скользит взглядом по этим дискам, затем поворачивается к зрителям и спокойно, обстоятельно объясняет им расположение цветов. Но это еще не самое удивительное подтверждение человеческой памяти. Три черные доски с колонками цифр. Цифры написаны в пять рядов, состоят из трехзначных чисел. Доски вращаются в разные стороны. Куни только 1-2 секунды смотрит на эти расплывающиеся в пространстве цифры, затем отворачивается, сосредоточенно думает и через минуту называет вам не только цифры, но и сумму всех этих размытых движением чисел. - Не может этого быть! - говорим мы. Но Михаил Куни только улыбается. - Это просто хорошо тренированная зрительная память,- говорит он.- Ведь у меня перед глазами и сейчас стоят эти цифры. Хотите, повторю? - Нет, что вы...- смущаемся мы. Куни приводит нам пример моторной памяти. - Я вспоминаю случай,- говорит он,- который произошел со мной очень давно, кажется в 1930 году. Меня пригласил к себе один профессор, чтобы я показал ему несколько опытов памяти. В присутствии товарищей профессор предложил повторить мне ряд слов, совершенно не связанных между собой. Каков же был мой ужас, когда я услышал только латинские слова, а я даже не знал этот язык! "Довольно",- сказал кто-то, когда было названо сороковое слово, кстати, единственное понятное мне. И все-таки после небольшой паузы,- продолжает Куни,- я без ошибки повторил все сорок незнакомых мне слов. Мы могли привести много примеров того, что даже память среднего человека, лишенного специальной тренировки, все равно вызывает удивление. Так где же скрывается эта тайна в голове человека? Говорят, что клетки височных долей мозга являются основным вместилищем памяти - может быть, и так. Великий русский физиолог И. П. Павлов, много работавший не только в области физиологии, но и делавший попытки проникнуть в тайну человеческой памяти, говорил, что ни одно воздействие на мозг человека не проходит бесследно. Любое раздражение оставляет в мозгу след, говорил Павлов. Эти следы, своеобразные штрихи, и составляют запись нашей памяти, ее материальную основу. Хороший след в мозгу - это длительное запоминание, слабый след - воспоминание стирается. Некоторые ученые считают, что забывание - явление даже полезное. Оно спасает мозг от перенасыщения. Но тем не менее емкость человеческого мозга буквально неисчерпаема. Все попытки отыскать в мозгу участок, который заведует памятью, до сих пор были безуспешными. В чем же дело? Может быть, у мозга нет специального органа памяти или наша память имеет совершенно другую природу, чем, например, память машин? Где же хранятся следы электрических импульсов, которые получают клетки мозга? Хорошо известно, что нервные клетки, в отличие от всех других клеток нашего организма, лишены способности размножаться. Сколько их было при рождении, столько же остается их и при смерти человека. Следовательно, предположение, что память есть рождение какой-то новой клетки, отпадает. Тогда была высказана теория электрического происхождения памяти. Может быть, мозг запоминает благодаря наведению устойчивых круговых токов между несколькими замкнутыми нервными клетками? Ведь клетки связаны между собой тонкими нитями. С электрической точки зрения, такое предположение имеет основание, тем более что в коре головного мозга действительно обнаружены биотоки. Однако и эта электрическая теория памяти довольно быстро оказалась несостоятельной: мозг потребляет энергии меньше 30 ватт. Как же может быть принята теория электрической памяти при такой скромной мощности? И затем, как в этом случае объяснить поразительную устойчивость памяти? Человек некоторое время находился в состоянии клинической смерти. Так же как и сердцебиение, электрические импульсы в мозгу отсутствовали. И все-таки, вернувшись к жизни, человек вспоминает то, что он помнил до смерти. Другой пример. У человека был сильный припадок эпилепсии - когда мозг потрясают вспышки хаотических электрических импульсов чрезвычайной силы. Казалось бы, такие импульсы должны разрушить устойчивые круговые токи памяти. Но после припадка мозг функционирует совершенно нормально. Значит, и эта теория должна быть отвергнута. Недавно появилась совершенно новая, химическая теория памяти. Она пришла в основном с развитием генетики. Как известно, чудесная способность живой клетки воссоздавать себе подобных по определенной программе никогда не нарушается. Одна-единственная клетка становится родоначальником живого существа, передавая ему все признаки родителей. Отец был левшой - таков и сын, у матери на щеке была родинка - эта родинка, возможно, передастся ребенку. Но, спросите вы, как же это может произойти? Ведь потомство рождается от одной-единственной половой клетки. Значит, в этой клетке и хранится тайна передачи признаков родителей детям. В ядре клетки содержится вещество с очень трудным для произношения названием - дезоксирибонуклеиновая кислота, которую коротко называют ДНК. Именно в молекуле ДНК и записана инструкция, в каком порядке нужно присоединять друг к другу аминокислоты, чтобы клетка создавала именно те белки, какие составляют ее собственную сущность. В каком виде записана эта необыкновенная инструкция? План построения живого организма как бы зашифрован в молекуле ДНК в виде так называемого генетического кода. Одно слово этого кода называется геном. Гены кек раз и несут ответственность за синтез белковых молекул. Разгадка генетического кода, на грани которой находится сегодняшняя биологическая наука, открывает сказочные перспективы. Ведь этот код не что иное, как тайна шифров всего живого. Обладая этой тайной, мы сможем вмешиваться в запись природы и переделывать ее по своему желанию. Когда мы задумываемся об удивительной компактности наследственной памяти, размещенной в одной клетке - родоначальнике будущего организма, мы с уважением думаем о природе. Как экономно сумела она разместить эту память: в самом маленьком объеме природа сосредоточила основные признаки наследственности. Может быть, именно наследственная память, зашифрованная в молекуле ДНК, и может стать для нас ключом расшифровки тайны человеческой памяти. Кроме ДНК, в живой клетке имеется аналогичное вещество - РНК (рибонуклеиновая кислота). РНК, способствующая росту и размножению, является как бы передатчиком информации от ДНК. Исследования показали, что в нервных клетках - клетках памяти - очень много РНК. Ученые предположили: если ДНК является носителем памяти наследственности, то не является ли РНК носителем обычной памяти? Процесс запоминания, безусловно, должен быть связан с изменением химической структуры РНК. Клетка получила электрический сигнал запоминания. Этот сигнал вызывает изменение в последовательности азотных соединений молекулы РНК и тем самым в структуре белков, которые синтезируются после запоминания. Вторичный сигнал воспоминания расшифровывает химическую запись памяти. О том, что именно биохимические процессы происходят в клетках мозга при их возбуждении, говорят и микроскопические исследования. Изучая мозг обезьян под микроскопом, ученые держали одну группу животных под наркозом, другую - в состоянии возбуждения. Было ясно видно, что в момент передачи возбуждения через отростки клетки к оболочке нервного волокна приближаются мелкие прозрачные пузырьки. Анализ показал, что в пузырьках содержится особс-э химическое вещество - передатчик возбуждения, своеобразный носитель памяти. Ученые провели ряд опытов с крысами, которых заставляли пробираться через лабиринт. Затем подопытным животным ввели в кровь вещество, разрушающее состав РНК,- животные ориентировались значительно хуже. Это дает основание предполагать, что химическая теория памяти имеет под собой реальную основу. Есть и другое подтверждение. В 1959 году был проведен совершенно необычный эксперимент по исследованию памяти червей планарий. У червей вырабатывали условную рефлекторную реакцию на световое воздействие. При резком освещении они сокращались. "Обученных" червей разрезали пополам, а как известно, они регенерируют свое тело - и через неделю каждая половинка червя приобрела голову или хвост. Снова провели опыт со светом - и снова оба новоявленных червя сокращались. Очевидно, по всему телу червя было распространено химическое вещество, связанное с памятью. А может быть, память передается по наследству? Это проверили на перелетных птицах, которые всегда возвращаются к месту своего рождения. Яйца перелетных птиц были вывезены из Бельгии в Норвегию. Из них вылупились птенцы. Они окрепли и осенью улетели на юг. Куда же они вернутся? Если память наследственна, они вернутся в Бельгию - туда же, где проводят лето их предки. Если память благоприобретенная, они возвратятся в свое гнездо. Весной птицы прилетели в Норвегию. Подводя итоги, мы с некоторой уверенностью можем говорить о том, что память есть не что иное, как изменение химической структуры в живых нервных клетках под действием электрических токов. Причем разные импульсы будут вызывать различную структуру РНК. Таким образом, в одной клетке могут быть записаны и различные сообщения. Если теперь в эту клетку поступит новый электрический импульс, то произойдет обратный процесс химического разложения: клетка вновь придет в возбужденное состояние, которое мы называем воспоминанием. Мы не можем утверждать, что высказанное предположение - неоспоримая истина. Многое еще неясно в процессе формирования человеческой памяти. Как же создается память в машинах? Где она расположена, какие методы существуют для расширения машинной памяти и есть ли сходство между памятью мозга и памятью машины? Современные кибернетические машины имеют самые различные методы запоминания. Наиболее простым из них является перфокарта. Это металлическая карточка, на которой в определенном порядке пробиты отверстия. Каждая дырочка и есть память. Согласно этим отверстиям машина и будет "запоминать" цифры и данные, зафиксированные на карте. По тому же принципу действует перфолента, длина которой не ограничена и принцип действия ее тот же самый. Изобретение магнитной ленты, на которую нанесен тонкий слой вещества, способного намагничиваться, тоже послужило прекрасным средством для создания машинной памяти. Думаю, что каждый из нас знаком с магнитофоном. Маленькие участки намагничивания, созданные на ленте, могут считываться, превращаясь в электрические колебания. А эти колебания с помощью динамика становятся звуком: музыкой, человеческим голосом и т. д. Машина записывает и считывает с магнитной ленты памяти все необходимые данные. Лента обладает исключительным преимуществом - с нее можно снять до 10000 цифр в секунду. В настоящее время имеются машины, включающие в себя до ста магнитофонов. Объем памяти в них - до миллиарда знаков. Чтобы понять, что это такое, сравним: во всех томах "Войны и мира" Л. Толстого всего лишь несколько миллионов знаков. Существует также машинная память на магнитных барабанах. Принципиально она мало отличается от памяти на ленте. Это та же лента, но только очень широкая и замкнутая. Здесь цифры записываются по многим дорожкам - до 80. На одном барабане можно хранить до 30 000 чисел. Для того чтобы считывать цифры с барабана, его вращают с огромной скоростью - 12000 оборотов в минуту. За время одного оборота считываются и записываются все необходимые данные памяти. Это гораздо удобнее, чем запись на ленте, так как не требует выискивания нужных данных на протяжении многих сотен метров ленты. Существует также машинная память в электростатических трубках. Внешне трубки напоминают кинескоп телевизора. Тонкий луч, направляемый магнитом, вызывает в той или иной точке экрана электростатический заряд. Этот заряд и является носителем памяти. Чтобы считать написанное на экране, луч должен попасть в необходимую точку этого экрана. Пробегая по экрану с огромной скоростью, он как бы снимает с экрана записанные числа. Запоминающее устройство из нескольких десятков электронно-лучевых трубок может хранить свыше 2000 чисел. К сожалению, эта память недолговечна. Со временем луч разрушает экран, и машина начинает терять память и ошибаться. Этот недостаток отсутствует в так называемой ферритозой памяти. Представьте себе, что на тонких струнах, на проводах в местах их пересечения расположены тонкие кольца, изготовленные из окислов железа. Пропуская ток по основным струнам, вызывают намагничивание колец в том или ином направлении. Для считывания данных магнитной памяти сквозь кольца пропущен специальный проводник. Память не стареет, машина не выходит из строя. Ферритовая память пригодна для долговременного хранения разного рода справочных сведений, таблиц, списков и т. д. Из архива такой машины можно получать данные со скоростью сотен тысяч чисел в секунду. Существует еще много приборов, которые дают машинам возможность хранить в своей памяти информацию и выдавать ее по первому требованию человека. Память машин в зависимости от того, как она используется, может подразделяться на три разные группы. "Оперативная память" - это запоминающее устройство, в котором хранится кратковременная информация. "Долговременная память" необходима машине для хранения информации, которая может потребоваться на протяжении длительного времени. Она записывается на магнитных барабанах и может быть считана машиной в весьма короткие сроки. "Постоянная память" - своеобразная записная книжка машины, в которую записывается на магнитную пленку основная информация, необходимая для операций ЭВМ, Вся история развития быстродействующих вычислительных машин - это история развития "памяти" машин. Возникает вопрос: нельзя ли найти мостик между памятью машины и человека? Память человека обладает поразительной емкостью. Память машин ограничена и пока что совершенно недостаточна или однобока. Складывается смешная картина: умный человек, с натренированной и беспредельно емкой памятью, имеет электронного помощника, не обладающего глубокой памятью, но с единственным достоинством - быстродействием. Ведь такое электронное существо очень похоже на феноменальных близнецов из Лос-Анджелеса, которых доктор Хорвиц назвал "гениями-идиотами". Чарльзу и Джорджу Компетенс по 24 года. Их развитие остановилось на уровне шестилетнего возраста. Будучи умственно отсталыми людьми, они не могут решить простейшую арифметическую задачку, но обладают сенсационной памятью, и именно из области математики. Они могут мгновенно "подсчитать", какой день недели будет, предположим, 28 января 2153 года... Можно ли считать нормальными этих поразительных американцев? А я знаю совершенно нормального парня из города Горького, который, как говорится, запросто может делать еще более удивительные вещи. Игорю Шелушкову двадцать пять лет. Он преподает математику и лишь изредка встречается с аудиторией, чтобы, почти шутя, почти играя, продемонстрировать свои феноменальные способности. Игорь - быстросчетчик. Помнится, для телевидения организовали как-то соревнование Шелушкова со счетно-решающей машиной. Это было в Киеве, в Институте кибернетики, куда мы приехали с телекамерой. - Зачем вы привезли к нам этого симпатичного молодого человека?-спросил академик В. М. Глушков, глядя на спортивную фигуру Игоря. - Он собирается перегнать в мысленном счете вашу электронную машину. - Вы что, смеетесь?! Это невозможно. - Попробуйте, дайте ему любую задачу. Академик неторопливо начертал на листке бумаги математический корень и поставил над ним степень 77. Затем перо академика начало ставить под корнем цифры невообразимо большого числа. Я насчитал в нем 148 знаков. - Пожалуйста, молодой человек, попробуйте... Мне стало страшновато за моего подопечного. Шелушков отошел к окну и склонился над бумагой. Через 18 секунд он повернулся к нам. - Пятьсот сорок две целых, две десятых, не то четыре, не то шесть сотых,- смущенно произнес он. Задачу немедленно заложили в программу машины. Она уточнила: пять сотых. Машина сработала, конечно, быстрее человека-счетчика. Но на программирование ушло около 10 минут времени. Мы стояли потрясенные: человек обогнал машину. А Шелушков, улыбаясь, демонстрировал нам свои способности. Он мгновенно подсчитывал количество букв в читаемом отрывке статьи. По нашей просьбе остановился на 637 знаке стихотворения. Он в уме перемножал и складывал пяти-, шестизначные колонки цифр. И все это почти шутя, без какой-либо заметной трудности. - Игорь, как ты все это делаешь? - спросил я его позже. - Мне сложно это объяснить. Какие-то процессы происходят у меня в мозгу как бы помимо четкого сознания. Но я держу в памяти практически любые цифры - мне достаточно взглянуть на них один раз. Что же касается извлечения корня любой степени, я использую в этом случае логарифмы. Таблица логарифмов как бы стоит у меня перед глазами. Остается немногое - применять эту таблицу в мысленных расчетах. А это уже дело практики. Опыты с подсчетом букв и слогов в отрывках прозы и стихов также происходят г моем сознании почти автоматически,- закончил объяснение Игорь. "Это что-то вроде "умственной опухоли",- говорят о феноменах специалисты. Но ведь такой же болезнью пока что поражены машины. В расширении памяти машин, в принципах примитивного ввода и вывода из них информации необходима подлинная революция, иначе машины не оправдают возлагаемых на них надежд. Основоположник кибернетики Норберт Винер оставил интересные соображения о будущем науки. Он говорит: "Я предвижу, что не только биологические науки будут сближаться с физикой, но и физика будет вбирать в себя некоторые биологические науки. Имеется много направлений исследований живого, которые обещают стать важными в будущем и которые можно разделить на научные и технические лишь условно. Одним из этих направлений является изучение нуклеиновых кислот и той возрастающей роли, которая вытекает из факта их воспроизводства. Становится достаточно убедительным, что комплексы нуклеиновых кислот играют основную роль не только в генетической памяти, но, вероятно, они играют аналогичную роль в обычной памяти нервной системы... В связи с памятью и ролью, которую играют в ее функциях нуклеиновые кислоты, я думаю, вполне возможно, что комплексы нуклеиновых кислот могут быть использованы в машинах в качестве искусственной памяти. И подобно тому, как сейчас мы живем в период широкого использования открытого физикой твердого тела, так будущее поколение будет широко применять нуклеиновые кислоты в качестве ценного инженерного материала". Этот посмертный научный прогноз выдающегося ученого-кибернетика заставляет нас глубоко задуматься. Человек зачастую принимает то или иное решение, не имея для этого достаточных оснований и опыта. Откуда это идет? - А нет ли у человека какой-то основы наследственной памяти? Не передается ли ему с генетической памятью какая-то выработанная тысячами и тысячами лет эволюции память всех предыдущих поколений? Опыт с перелетными птицами как будто отрицает такую возможность. Но ведь человеческий мозг несравнимо сложнее птичьего мозга. 13 мая, среда Вчера Петя Кузовкин "проигрался", по его выражению, "в дым". Футбольный матч со сборной Тулы закончился со счетом 0:3. Какой позор! Петя был мрачен и с особым ожесточением занимался привычным монтажом. Что только не было придумано, чтобы оправдать поражение! И Ваня Петров плохо наступает, и вратарь Тимохин был "не в ударе", и слишком мало кричали болельщики, вероятно симпатизируя больше команде соперников. - Да и судью давным-давно пора "на мыло"! -закончил под общий смех Петя. Но, как говорится, словами делу не поможешь - по адресу проигравшего посыпались дружеские и иронические советы, - Эх ты, кибернетик! - сказал Коля Трошин, полулежа возле раскрытой панели.- Чему тебя только учат?.. Взял бы да и рассчитал на электронной машине секрет выигрыша. Сейчас, говорят, любую игру математически предсказать можно. Как вы думаете, Николай Иванович? Николай Иванович оторвался от схемы: - Ну, пожалуй, не всякую... Но вот в прошлом году группа западногерманских кибернетиков проанализировала на счетной машине вероятность выигрыша в рулетку. Долго собирали они записи всех ходов, составили по ним программу. И что же?.. Сенсация потрясла Монте-Карло - никому не известные игроки взяли подряд несколько крупных выигрышей, поставив на номера по указаниям машины. - В крайнем случае, ты можешь смоделировать футбольную игру,- не унимался Коля Трошин. Петя Кузовкин только отмахивался от веселых нападок и в конце концов тоже развеселился. Однако самым строгим судьей оказался Кибер. - Ты заметил, какой сегодня злой Петя Кузовкин? - сказал он во время нашего вечернего свидания.- Чудак! Не умеет построить и разыграть комбинацию. А. Ну, это не так легко сделать на футбольном поле. В каждой команде по 11 игроков, и трудно заранее учесть, кто, когда и как пробьет по мячу. К. Все возможно прекрасно рассчитать и продумать. Вот если бы мне дали ноги и голову, я бы им показал, как забивать голы! Я с удивлением посмотрел на говорящий ящик, охваченный спортивным азартом болельщика, Кибер был неумолим. К. Все-таки передайте Кузовкину, что за одного битого двух небитых дают. А в следующий раз пускай обязательно со мной посоветуется. Я ему составлю комбинационную схему игры. Мне бы только исходные данные для модели. А. Перестань хвастаться, Кибер, будь поскромнее. Ведь данные нужны не только о команде новомосковских, но и о команде соперников. А где ты их достанешь? Вернувшись домой, я задумался. А что действительно в состоянии делать электронная машина в области моделирования и решения задач? Ведь ни для кого не секрет, что сегодня на электрических моделях решаются сложнейшие задачи. Вместо реальных моделей, вместо подлинных конструкций проще построить воздушные замки электроники - электрическое подобие реальной жизни. Как же это делается? ВОЗДУШНЫЕ ЗАМКИ ЭЛЕКТРОНИКИ Это метод не новый. Перед тем как построить самолет, конструкторы создавали его модель, продували ее в аэродинамической трубе, испытывая в различных условиях и на разных скоростях. Прежде чем построить корабль, его модель заставляли плавать в испытательном бассейне. Строили модели плотин электростанций, пускали настоящую воду, которая заполняла крохотные водохранилища, изучали, как ведет себя грунт плотины, как просачивается вода. Обычный .путь строительства: прежде чем выпускать в мир новорожденного гиганта, создавали карлика, который во всем должен был походить на гиганта. Но ведь они не могли быть похожими во всем. Вернемся к плотине. Пусть состав грунта модели плотины полностью соответствовал составу грунта будущей плотины-гиганта. Но, моделируя плотину в масштабе 1 : 1000, мы не могли моделировать в том же масштабе и грунт. Песчинки в этом случае были бы превращены в пыль и потеряли бы все свои свойства. А ведь именно сквозь них под огромным давлением и проходит, фильтруясь, вода гидростанции. Инженеров интересовало и другое: что будет с плотиной не завтра, не послезавтра, а, предположим, через десять, может быть, даже через сто лет? Как же поступать с моделью? На помощь пришли кибернетические машины. Они создали сказочные возможности - они позволяют строить воздушные замки моделей буквально из ничего. Вы хотите испытать конструкцию моста? Пожалуйста! Вам не нужно строить модель этого моста. Вы создаете модель не из стальных конструкций и бетонных оснований - вы делаете ее с помощью электрического тока, пропущенного через сопротивления, катушки самоиндукции и конденсаторы, Проходя через соответствующую электрическую схему, ток моделирует те же самые процессы, какие происходят и в реальной модели моста. Распределение нагрузок, напряжение в отдельных деталях - все это соответствует механическим нагрузкам, хотя в нашей схеме это электрические нагрузки. Кстати, если вы хотите построить электрическую модель, это не представит никакого труда. На машине-интеграторе, состоящей из электрических элементов, вы легко можете подобрать соответствующую длину пролета моста, размещение опор, соответствующую растяжку ферм. Почти мгновенно набором сопротивлений так же легко меняются и нагрузки будущего моста. Воздушные замки электроники! С их помощью мы можем контролировать не только застывшие процессы, происходящие в мире конструкций,- мы можем наблюдать картину динамических процессов, быстротекущих явлений. Мы говорили относительно проектирования плотин. На электроинтеграторе ничего не стоит не только запроектировать фильтрацию воды под основанием плотины, но мы здесь не связаны временем. Хотите узнать, как сквозь плотину будет просачиваться вода через тысячу лет, при таком-то количестве ила, приносимого водою, при таком-то подпоре, выражающемся не в десятках, а иногда в сотнях метров? Пожалуйста. На электромодели плотины вы ставите соответствующим образом ручку времени, введите необходимый коэффициент заиливания, изменение уровня воды в водохранилище. В любой точке электрической сети, которая воспроизводит "воздушный замок" несуществующей модели, вы можете получить картину просачивания воды, напряжения, которое испытывает грунт и части плотины. Это уже не неподвижная схема, а схема динамическая. Недавно я знакомился с работой института в Северо-Кавказском научном центре в Ростове-на-Дону. Здесь создается сложнейшая электрическая модель не чего-нибудь, а целого Азовского моря с целью изучить его эволюцию на многие годы вперед. Огромное количество факторов влияет сегодня на судьбы этого замечательного моря, являющегося бассейном для развития рыб самых ценных пород. Здесь и ограничение стока впадающих в море рек, воды которых идут на мелиорацию и на нужды производства. Здесь и загрязнение воды нерадивыми предприятиями и развивающимися населенными пунктами. Здесь и засолонение Азовского моря со стороны Черного моря через Керченский пролив. Здесь, наконец, изменение районов питания рыбы и миграции нереста вследствии строительства плотин и гидроэлектростанций. Электронная модель моря, включающая в себя огромное количество динамической информации, способна разыгрывать значительное количество вариантов в зависимости от изменения влияющих на море многочисленных факторов. Вряд ли можно учесть все это каким-либо другим способом. Лишь модель приходит на помощь человеку. Возьмем пример. Представьте себе, что вам необходимо выяснить, что произойдет с винтом турбореактивного самолета, который летит со скоростью 800 километров в час на высоте 4000 метров, если о лопасть винта самолета вдруг неожиданно ударится птица. "Невыполнимая задача!" - скажете вы. Винт вращается, самолет движется вперед. Навстречу летит воробей, у которого тоже есть своя скорость. Гигантская масса самолета, определенная твердость материала, из которого изготовлен винт, а рядом крохотный вес воробья. Ну, как вы хотите решить задачу, где столько неизвестных?! Но сегодня эта задача решается относительно просто. Создается динамическая модель происходящего события. Электрическим путем моделируется все, что связано с движением самолета, инерцией и материалом вращающегося винта, все, что связано со столкновением его лопасти с крошечным телом воробья, заброшенного на высоту 4000 метров. Мы сидим перед электроинтегратором и следим за процессом, который обладает поразительным качеством свободного выбора всех данных. Вы хотите увеличить количество оборотов двигателя? Можно. Мгновенным включением новых данных на электроинтеграторе вы заставляете мотор вращаться быстрее. Не воробей, а журавль печально закончил в высоком небе свою жизнь - у него другой вас, другая скорость. Машина мгновенно моделирует и эти данные. Не будем гадать, сломается ли лопасть винта или погибнет только птица. Но мы решали не абстрактную проблему. За последние годы неоднократно на сверхскоростных самолетах бывали трагические случаи, когда крошечная птица, словно артиллерийский снаряд, пробивала пластмассовую броню козырька летчика или выводила из строя двигатель. Представьте себе на мгновение, что вы слышите отдельные звуки из "Лунной сонаты" Бетховена. Звуки не следуют плавным и непрерывным потоком, а раздаются звучанием отдельных нот через каждые 5 секунд. Разве вы получите какое-то представление о "Лунной сонате"? Конечно, никакого. Музыка производит впечатление только тогда, когда звучащие ноты предельно сближаются, когда вы улавливаете не отдельные звуки, а как бы поток поступающих звуков. Вот она, бессмертная симфония - потрясающая и неповторимая по своему звучанию! Разнимите ее на составные части - и она перестанет существовать. Но математическая симфония - ведь она всегда существовала как бы разъятая на отдельные части. Подбирая параметры любой задачи, мы могли в каждом случае иметь только одно решение, словно музыкальное звучание лишь одной ноты симфонии. Электроинтегратор дает нам удивительную возможность увидеть непрерывное течение решений, при любых меняющихся данных. Вы присутствуете при исполнении математической симфонии. Вы по своей воле меняете нагрузки, скорости, размеры деталей - на осциллограммах перед вашими глазами проходят все возможные варианты решений. Вскоре после Великой Отечественной войны в нашей стране была создана самая крупная в мире электромеханическая машина для решения дифференциальных уравнений. Это очень дорогостоящий организм. Создание его потребовало многих лет упорного, настойчивого труда, который завершился блестящим успехом. Эту машину назвали "Интеграл". Она занимает площадь в 250 квадратных метров. Сотни электродвигателей, сотни приборов управляют работой машины. Машина автоматически настраивается на моделирование того или иного процесса. Как необходима она нашей стране, строящей и проектирующей тысячи уникальных сооружений! Такие машины строятся не только в столице. Вот одна из задач по моделированию сложного процесса, которая решается в Тбилисском вычислительном центре. При строительстве гидроэлектростанций ставится вопрос, какого объема должно быть водохранилище, чтобы обеспечивать нормальную работу электростанции при различных климатических условиях. Турбина гидроэлектростанции должна вращаться равномерно. Под определенным давлением должна поступать к ней вода. А погода меняется. Может наступить засушливое лето, пройдут нерегулярные дожди, а водохранилище должно хранить достаточное количество воды, чтобы обеспечить нормальную работу электростанции. Поэтому делать резервуар слишком маленького объема нельзя - вода может иссякнуть в засушливое лето. Но если сделать резервуар слишком большим, вода начнет отвоевывать территорию у плодородных пашен. Нужно выбрать самый выгодный объем будущего резервуара. Но как это сделать? В Тбилисском вычислительном центре используют для этой цели машину "МПТ-11". С помощью теории вероятности можно предусмотреть случайности, связанные с выпадением ливневых дождей, собрав достаточное количество данных за несколько лет. Эти данные называют довольно смешно: математическое ожидание. "Ожидание" закладывается в машину, закладывается также мощность турбины, все известные и предполагаемые величины, связанные с использованием водного бассейна,- сколько воды направляется на орошение, сколько фильтруется сквозь плотину и т. д. Учитывая все эти данные, машина автоматически подсчитывает главное - как уравновесить напряженный, меняющийся поток поступления и расходования воды. Но, пожалуй, наиболее интересным является моделирование биологических процессов. Киевляне осуществили моделирование одного из таких сложных явлений. Машина должна была моделировать закон Дарвина - закон эволюции и борьбы за существование. В Институте кибернетики Академии наук Украины выработали у автомата все основы поведения, необходимые для "выживания". Была создана "внешняя среде" и "обитатели" этой среды, реагирующие на любые изменения условий существования. Внешняя среда создавалась лампочками, установленными по кругу. Если лампочка горела, значит, в этом месте была "пища". Лампочки зажигались и гасли, как бы моделируя течение жизни. Условные обитатели этой модели способны двигаться по кругу в двух направлениях. Кроме того, они получают информацию о состоянии среды, для того чтобы двигаться в поисках пищи. Внутренние состояния организмов также моделировались, имитируя возраст и чувство голода. Попадая в точку, где горит лампочка, организм насыщался _ чувство голода уменьшалось на 1 единицу. Если организм попал в точку с погашенной лампочкой, где пищи нет, чувство голода увеличивалось на 1 единицу. Возраст тоже изменялся - через определенный промежуток времени возрастал на 1 единицу. В определенных условиях организмы должны были умирать: если голод достигал 14 единиц, а возраст - 40 единиц. В этом случае деятельность организмов навсегда прекращалась. Была моделирована также способность организмов к размножению. При возрасте в 16 единиц и чувстве голода 8 единиц автомат делится на 2 новых автомата. И вот машину запустили. Модель проделала огромное количество операций с головокружительной скоростью. Началась условная борьба за существование электронных организмов. В первую очередь погибли существа, которые двигались вслед за пищей,- они не могли догнать ее, так как движение пищи было запланировано более быстрым. Выжили те, кто двигался навстречу еде. Они размножались, потомки их приспосабливались к образу жизни родителей. Дети становились все более хитрыми в выборе пищи. Они замедляли свое движение около пищи, они оттесняли более слабых, и те постепенно вымирали. И вот поразительный результат: шестидесятитысячное поколение электронных обитателей модели полностью вытесняли все другие формы, став единственными обитателями этой интересной машины. Это рассказ о наиболее сложной модели из электронных машин - о модели живой жизни. Можно было бы продолжить примеры подобного моделирования, тем более что во многих институтах нашей страны и за рубежом моделирование стало одним из нормальных событий в проектировании машин, механизмов, сооружений, в воссоздании картины тех или иных быстротекущих процессов. Но кибернетика смотрит еще дальше... Работает в Киеве в Институте кибернетики удивительно интересный ученый Николай Михайлович Амосов. Он занят сейчас исключительно увлекательным и трудным делом: он пытается создать модель человеческого общества. Никак не меньше... Вот что говорит он по этому вопросу: - Уверен, что в изучении сложных систем типа живых, начиная от клетки и кончая обществом, построение модели является совершенно необходимым этапом. Эти модели должны служить главным инструментом в управлении сложными системами... Несколько слов о модели личности, над которой мы работаем. Формально мы представляем человека как многопрограммный автомат со сложным многокритериальным управлением, способным к обучению и самоорганизации. Далее ученый продолжает: - Я уже предвижу, как какой-нибудь дотошный читатель воспримет мое определение человека как многопрограммного автомата: "Ну и Амосов, человек для него уже не человек, а машина... Дальше и ехать некуда!" Поймите, я отнюдь не собираюсь отрицать в человеке ни самой малой доли человеческого. Просто пользуюсь принятой в кибернетике терминологией и поэтому прошу здесь и в дальнейшем по отношению к этой терминологии проявлять терпимость... Мы выделяем несколько категорий регуляторов, стремясь их ограничить по возможностям ЭВМ. Ведь психологи называют несколько сотен чувств. Все-таки и у нас их более двадцати. Это производные инстинктов, сложных рефлексов и социальные чувства. Если проинтегрировать все чувства, можно получить обобщенный уровень комфорта: к максимализации его у всех и должно стремиться общество. Модель общества будет представлять структуру из социальных групп, вещей, знаний и природы, взаимодействующих друг с другом. Программы управления обществом также можно создать. В них будут заложены необходимые для управления критерии. Основные из них: максимум душевного комфорта, устойчивость, прогресс... Я не думаю, что то, о чем мы сейчас говорим, дело очень отдаленного будущего. По-моему, это будущее измеряется уже десятилетиями. Эти слова выдающегося ученого говорят о реальности той модели, над которой уже работает институт. В основе многих моделирующих установок заложена так называемая "теория игр". Она заключается в том, что одна из соревнующихся сторон обязательно должна победить. В 1928 году Джон фон Нейман- один из крупнейших математиков нашего времени - доказал основную теорему теории игр. Лишь через два десятилетия началось бурное развитие этой теории в ее многочисленных практических приложениях. Под "игрой" стали понимать не шахматы, не карты, не кости, не экономическую борьбу, а столкновение любых технических интересов, когда требовалось то или иное решение. Эта борьба могла быть и антагонистической и не антагонистической. Антагонистические игры чрезвычайно интересовали господ милитаристов. При генеральных штабах стали создаваться машины, которые могли бы моделировать военное столкновение, могли бы решать стратегические задачи. Хочется напомнить в связи с этим очень интересный рассказ известного австрийского журналиста Роберта Юнга, автора книги "Ярче тысячи солнц", о создании в Америке атомной бомбы. Юнг много встречался с учеными всех стран. "И вот однажды,- рассказывает он,- я посетил во Франции вычислительный центр военного министерства. Навстречу мне вышел генерал Голуа - он только что закончил очередной сеанс игры на кибернетической машине. - Мы смоделировали битву двух систем,- говорил генерал, весело потирая руки.- Вы знаете, что здорово: за несколько часов мы переиграли все варианты крупнейших столкновений военных группировок". - Ну и как? - спросил его Юнг.- Вы довольны результатами? - О, конечно! - весело отвечал генерал.- Мы предусмотрели все, что только можно было предвидеть. Может быть, единственное, чего мы не в состоянии были предусмотреть в грядущей войне,- это реакцию народа. Но, я думаю, это не так существенно. Роберт Юнг улыбнулся, глядя на возбужденного генерала: - А вы знаете, господин Голуа, вот именно на это единственное обстоятельство я и надеюсь. Несколько лет тому назад американские кибернетики спроектировали модель современного буржуазного общества. Подобно французскому генералу, они предусмотрели все: и экономический базис, и конкуренцию между отдельными фирмами, и наличие безработицы, и вывоз капитала в другие страны, и возможность новых технических открытий. Несколько лет составлялась программа этой мощной машины - модели общества денежных тузов и талантливых рабочих. И вот наконец в торжественной обстановке машина была запущена. И вдруг произошло нечто неожиданное: машина потеряла управление. Как говорится в технике, она стремительно пошла вразнос. Возле машины метались конструкторы, пытаясь разобраться в неизъяснимых, уже вырвавшихся из-под их управления процессах. Эксперимент моделирования капиталистического общества - увы! - закончился плачевно. Не в состоянии развивать дальше процесс эволюции, машина захлебнулась. Можно предположить, что моделирование крупных экономических проблем невозможно. Нет, это не так! Сейчас в Москве в лабораториях Академии наук электронно-математическим методом создается модель расширенного социалистического производства - электронная модель экономики страны. На модели можно будет производить десятки и сотни смелых экспериментов, намечать планы развития экономики народного хозяйства. Это грандиозная задача. Придет день и час, когда можно будет создать огромную и увлекательную машину - модель всего земного шара. Это будет модель, охватывающая сотни стран, континенты, их потенциальные богатства, технические и энергетические возможности, производство, промышленность, сельское хозяйство и культуру. Соответственно в этой машине будет запрограммировано население стран, непрерывный рост этого населения, научные, торговые и промышленные связи. Сейчас даже трудно представить себе всю сложность создания такой машины. Но давайте на минуту отвлечемся и представим себе, что в наших условиях в каком-то большом международном центре уже существует и действует такая машина. Я уверен, эта машина неотвратимо и со всей убедительностью еще раз подтвердит торжество социалистической системы построения мира, еще раз подтвердит неизбежную победу коммунизма на земле. 14 мая, четверг Я ловлю себя на том, что очень привязался к этому удивительному набору ящиков. Иногда во время наших разговоров я закрываю глаза, и в моем сознании возникает образ сильного, добродушного, немного нескладного парня, нахватавшегося самых разнообразных знаний из всех областей современной науки, техники и литературы. Я даже привык к его глуховатому, металлическому голосу, совсем лишенному интонаций. Но говорит он умно, складно и - что самое интересное - на самые разные темы, без промаха поддерживая их цитатами. Вот так размечтаешься, слушая его, откроешь глаза, и вдруг - ровные панели под тонкими трубками люминесцентных ламп. Кажется, ты попал в совсем другой мир. Но ведь это и есть мир кибернетических машин. "Как разнообразен этот мир сегодня,- думал я.- Какие только операции не делают они! Хорошо бы установить границы: что может делать машина и чего не может". - Послушай, Кибер, - обратился я к нему,- за эти дни я познакомился по книгам с твоими братьями и сестрами. И, как говорится, почтительно снял перед ними шляпу. Уж очень здорово вы можете работать, если захотите! Я читал, что уже построены машины: типографские наборщики и даже метранпажи - те, кто верстает газеты и журналы. У меня даже возникли опасения за свою профессию. Скоро вы статьи писать научитесь. К. Если нас заставят, мы можем поработать и за журналиста, только дайте нам необходимую программу. А. Что же должно быть в этой программе? Перечень вопросов для типового интервью, элементарное знание той области, куда вторгается журналист, две-три биографии, два-три исторических анекдота и смелое предвидение завтрашнего дня... К. Нет, это еще не все... В программу журналиста надо заложить индивидуальность автора. Без нее все репортажи будут походить друг на друга. А. Значит, понятие талант не входит в рамки машинного разума? К. Не обижайте меня. Может быть, я как раз талантливый Кибер. И это ваша вина - вина людей, составивших программу для меня, в том, что я не могу развернуться. "Ну что ж, постараюсь разобраться в ваших возможностях",- подумал я, садясь за книги. МАШИНА: ЧТО Я МОГУ И ЧЕГО НЕ МОГУ Специалисты подсчитали, что за последнее столетие производительность труда выросла в среднем на 1400 процентов. Это колоссальная цифра. За ней - электрические локомотивы и экскаваторы, пневматические отбойные молотки и транспортерные ленты,- это весь мир современной техники, которая пришла на помощь мышцам человека в век научно-технической революции. - А как с разумом? Те же специалисты подсчитали, что производительность умственного труда человека выросла только на 120 процентов. Нет, они еще не заняли достойное место, умные кибернетические машины, верные помощники человека. Только сегодня входят они в широко раскрытые двери современной науки и техники. Идите же, торопитесь, не медлите! Вам еще предстоит раскрепостить человеческий разум! И мы видим революционное значение перемен, которые приносит нам появление умных машин. Когда-то считалось вполне естественным, что проектировщику конструкторского бюро для тех или иных расчетов требовались месяцы напряженного труда. А сегодня на электронно-вычиспительных машинах производятся математические расчеты, на которые раньше ушли бы годы человеческого труда. Московский вычислительный центр Академии наук только за один год производит столько расчетов, сколько могли за 20 лет произвести ни много ни мало - 10 000 человек. А ведь по всей стране у нас много таких вычислительных центров. Они созданы в Грузии и на Украине, в Азербайджане и Белоруссии и во многих других республиках. Предположим, нужно рассчитать добычу и распределение топлива по основным районам страны - машина берется за работу. Всего за 5 часов она делает 500 000 000 операций - и расчеты выполнены. Такие расчеты были произведены в Новосибирске, в Вычислительном центре Сибирского отделения Академии наук. Как же выглядят эти немного таинственные и могущественные машины? Увы, ничего романтичного нет в их облике. Это длинные шкафы с повторяющимися, удивительно похожими друг на друга устройствами. Создается впечатление, что вы находитесь в каком-то очень тесном складе, где стоят разного типа радиоприемники. С некоторых из них сняты футляры. Иногда в эту однообразную мозаику вкраплены телевизоры и магнитофоны. Но за этим однообразием скрывается могущество и точность счетно-решающих устройств. Несколько иначе выглядят машины, моделирующие те или иные процессы. Здесь много фосфоресцирующих экранов, по которым мечутся зеленоватые змейки осциллографов. Это не математика в чистом виде, это живая, динамическая копия процессов, происходящих в твердом теле или в жидкости, копия, созданная с помощью электроники. Сейчас в Советском Союзе много интересных вычислительных машин. Количество их растет стремительно. Если за отправную точку (100 процентов) взять 1950 г., то через пять лет их уже было 737 процентов, а еще через десять лет - в 4,7 раза больше. К 1970 году количество математических машин по сравнению с 1965 годом увеличилось более чем в три раза, Выпуск машин осуществляется сериями. Вот серия машин "Урал", от "Урал-1" до "Урал-16". Это машины самого разного назначения для решения разного рода математических логических задач. Вот серия "Минск". И опять от "Минск-1" до "Минск-32". Это машины универсальные, они могут выполнять любую задачу промышленного, экономического, научного характера Вот машины "Мир", которые называют "электронным инженером". Эти машины используют обычные математические формулы, цифры, обозначения, что очень удобно в практике. Вот, наконец, семейство машин БЭСМ - наиболее важная серия. Так, БЭСМ-6 может одновременно решать несколько задач со скоростью миллион операций в секунду. Задание машине может быть выдано с перфокарт и с перфолент, с магнитных барабанов и лент и, наконец, даже прямо с телеграфной линии. Эти машины находят применение в решении самых сложных задач науки, экономики, производства и управления. Сегодня созданы ЭВМ от карманных, размером с портсигар, рассчитанных для индивидуального пользования, до мощных установок, обслуживающих десятки учреждений одновременно. Можно уверенно сказать: ЭВМ с успехом заменили человека в любых расчетах, требующих в обычных условиях очень много времени. Сколько стоит миллион операций, сделанных на машине? Работа, потребовавшая всего лишь 8 минут, стоит 40 копеек. Интересно, какой расчетчик согласится на такую оплату труда за миллион арифметических действий? А ведь только одна машина "Минск-22" дает свыше 50 тысяч рублей прибыли в год. Можно было бы еще долго и много рассказывать о тех действиях, на которые способны машины, перечислять их достоинства; кажется, нет и не может быть никаких препятствий на пути эволюции в счетно-решающих устройствах. Что же способна делать машина? Сегодня нет, пожалуй, ни одной области, которая в той или иной степени не могла бы использовать кибернетические машины. Очень интересно использование машин в технике. Перед нами стан, прокатывающий стальную ленту. Ослепительно сверкая, проносится раскаленный металл по цеху завода. Две телевизионные установки с торца просматривают ленту, как бы наблюдая за ней сбоку. Ширина полосы определяется совершенно точно с помощью этих установок. Когда ширина соответствует заданной, электронные приборы не реагируют. Но стоит лишь на незначительную величину отклониться от проекта, и электроника мгновенно дает сигнал о том, что произошло нарушение. Нормальный процесс автоматически восстанавливается. От огромных машин - к применению счетной техники на обычных станках. В этом случае к довольно примитивным рукам существующего станка как бы пристраивают умную электронную головку. Почти любому станку, будь то токарный, строгальный, фрезерный, могут быть приданы устройства, с помощью которых работа станка будет идти по определенной программе. Программа выдается станку в виде перфорированной карты. Здесь маленькие отверстия определяют необходимые числа и размеры для обрабатываемых деталей. Эти числа создает для станка счетно-решающая машина. Заложенная в программатор карточка управляет станком. Сейчас наши программисты и инженеры, занимающиеся автоматизацией, активно работают над совершенствованием и автоматизацией уже действующего оборудования. И успехи на этом пути бесспорны. Но есть и первые I.. успехи применения кибернетики в сельском хозяйстве. Технологическую и экономическую жизнь колхоза или совхоза можно представить в виде определенной технологической модели. С помощью электронно-вычислительной машины можно разработать условия наиболее выгодного руководства сельскохозяйственным предприятием. Так, например, в Одесском сельскохозяйственном институте новым методом успешно решались задачи по специализации семи типовых колхозов Березовского района. Среди этих колхозов были два передовых колхоза, руководимые дважды Героями Социалистического Труда М. А. Посмитным и П. Ф. Ведута, средние и отстающие колхозы, Анализ совместной работы колхозов, их экономики, сделанный с помощью кибернетических машин, помог разобраться во многих вопросах, Чрезвычайно интересно показала себя новая техника на строительстве. Здесь начали применять так называемый сетевой график, контролируемый электронно-счетными машинами. Зная, какие строительные работы должны быть выполнены, определяют: количество потребных рабочих, какова трудоемкость, каково поступление материалов и т. д. Все эти данные обрабатываются на электронных машинах, цель которых- определить путь, ведущий от начала работ до их завершения, Этот путь показывает, какая последовательность работ наиболее выгодна, чтобы сдать объект з срок. Машина как бы подсказывает строителям, как сохранить сроки, какие резервы следует использовать и т. п. Все эти данные ложатся в основу сетевого графика. Выполнение его каждую декаду проверяется счетными машинами, которые анализируют план и вносят в него соответствующие коррективы. Интересно, что "руководство" стройкой с помощью машин может осуществляться на расстоянии. Так, например, данные сетевого графика строительства мощной Бурштынской тепловой электростанции ежедекадно передавались по проводам в виде цифровой шифровки в Киевский институт кибернетики. Здесь электронно-счетная машина "обдумывает" ход строительства, исследует все взаимосвязанные процессы и дает ответ. - Посмотрим, что думает машина,- говорят строители, прежде чем принять очередное решение! В настоящее время все чаще и чаще в народном хозяйстве начинают применяться автоматизированные системы управления- так называемые АСУ - для целых заводов, предприятий, а то и отраслей промышленности. Это стало возможным после внедрения автоматизации на всех уровнях - от конкретных станков и объектов до организации всей системы в целом. Все контрольные и управляющие функции в данном случае сосредоточиваются в одном узле. Человек освобождается в этом случае от решения мелких оперативных задач и становится своеобразным стратегом производства, решая общие вопросы управления и планирования с помощью ЭВМ. Недавно в эксплуатацию вступила автоматизированная информационно-справочная система "Металл", разработанная специально для Союзглавметалла. Эта кибернетическая система имеет отношение к работе промышленности в масштабе всей страны. В московском авиационном узле действует автоматизированная система "Сирена-1" массового обслуживания продажи билетов и резервирования мест в огромных количествах пунктов, разбросанных по всему городу и области. На Львовском телевизионном заводе вот уже много лет действует АСУ, разработанная для предприятия с массовым производством. Система следит за технологией производства, соблюдением графика, использованием материалов, рабочей силы и т. д. Система ведет полный учет и отчетность по заводу. Машина "Минск-22", заложенная в основу системы совместно с использованием хорошо организованной диспетчерской службой, печатными устройствами, сигнализацией, табло и др., отлично справляется со своими задачами. Введена в опытно-промышленную эксплуатацию автоматизированная информационно-справочная система "Аптека", ведущая учет, заказ, отпуск, отчетность по лекарствам, имеющимся на многочисленных складах и в аптеках. Через эту систему можно мгновенно получить любую справку по аптечному хозяйству страны. Уже несколько лет в Москве работает на десятки заинтересованных учреждений автоматизированная система "Реферат", обеспечивающая быстрый поиск научной и технической литературы по основным направлениям науки. Произведенная микрозапись всех данных по приборостроению дает возможность мгновенно получить необходимые проектировщикам данные. На 30 процентов сокращается время, необходимое для создания того или иного оборудования. Свыше 10 систем такого характера работают сейчас и з нашем сельском хозяйстве, выполняя координационные и управленческие функции. Но обратимся к другой области техники. Машина может проектировать машину. Советские ученые из института, руководимого Героем Социалистического Труда академиком В. М. Глушковым, впервые в мире построили электронно-вычислительную машину, спроектированную другой машиной. Рожденный "умной электроникой" МИМ - Малая интегрирующая машина - насчитывает в своей схеме свыше полутора тысяч полупроводников. Почти все узлы машины, являясь совершенно оригинальными, созданы в обход традиционных решений на основе нового математического метода конструирования счетных устройств, разработанного в институте. Мало того, что это наиболее выгодный метод конструирования вычислительных автоматов, говорят ученые, но применение в этом случае машины для конструирования дает основание говорить о том, что "таинство" конструирования становится доступным рядовому математику-конструктору. Да, автоматический конструктор может прийти на помощь и инженеру - проектировщику станков. Эта почти сказочная установка находится сегодня в процессе создания. Внешне машина будет выглядеть следующим образом: на небольшом плоском экране создается математический макет проектируемого механизма. Этот макет, управляемый кибернетической машиной, как бы реагирует на перемещение любых звеньев сложного механизма. Как известно, любая деталь механизма ограничена поверхностями. Это могут быть плоскости, цилиндры, сферы, конусы и т. д. Все эти детали могут быть записаны в виде уравнений. Рассчитывающая машина хранит у себя в памяти большой запас разных систем уравнений. В этом случае проектирование сводится к тому, что машина как бы непрерывно воспроизводит поток гибких деталей, размер которых может меняться по воле конструктора в соответствующих пропорциях и направлениях. Конструктор воплощает свою мысль, не затрачивая времени на вычерчивание сложных чертежей. За него работает машина. В Новосибирском государственном университете недавно защищалась диссертация на тему "Некоторые вопросы применения электронных математических машин в исторической науке". Автор работы В. А. Устинов доказал, что новая техника машин может быть с успехом использована в археологии, антропологии, этнографии, нумизматике и других областях исторических наук, где раньше требовались десятилетия для переработки материала. Целая отрасль- замечательного использования машин связана с теорией массового обслуживания. Что это такое? Это теория, помогающая при проектировании газовых, электрических, водопроводных систем, железной дороги и автострады. По этой теории можно проектировать и размещать магазины, бытовые предприятия в зависимости от населения того или иного района. По этой теории можно давать точные ответы: сколько понадобится времени потребителям на ожидание, пока их обслужат, как долго придется больному ждать приема в больнице, как быстро можно взять билет в театр. Машины легко справляются с решением всех этих задач. Наконец, машины полезны при планировании и разработке экономических перспектив. Однако здесь возникает много трудностей. Пока еще неизвестно, как выразить на машине понятия - себестоимость, прибыль, каковы пути ценообразования. Экономисты-математики утверждают, что грамотное машинное планирование экономики в состоянии было бы увеличить продукцию нашей промышленности не менее чем в полтора раза без единой копейки дополнительных капиталовложений. Как говорится, игра безусловно стоит свеч. В будущем можно будет говорить о машинном планировании всего народного хозяйства. Математическая модель неродного хозяйства страны, конечно, будет представлять собою очень сложную систему - вероятно, с миллионами уравнений и миллионами неизвестных. Лучшие сегодняшние машины решают задачи с 500 уравнениями и 500 неизвестными. Но и быстродействие машин и объемы их памяти растут. Кроме того, ученые ищут пути упрощения планирования крупных объектов. Возможно, например, объединять целые группы предприятий, связанных между собой в отдельные модели. Они могут представлять собой блоки-модели, входящие в общую машину. Важен смелый и решительный поиск нового, нужно коренным образом перестроить сознание людей, занимающихся экономикой. К нам пришел энергичный, умный, работоспособный помощник, которого не следует опасаться, а наоборот, его нужно принимать как товарища по труду. Удивительно интересно использование кибернетических машин в науке. "Зрячая" машина может мгновенно производить расчеты, на которые лаборанты должны были бы затрачивать часы и даже дни. Вот на плоскую поверхность высыпали порошок, состоящий из частиц различного размера. Размер отдельных пылинок - 1/10 доля микрона. Как подсчитать, сколько пылинок мельче, сколько крупнее? Зрячая машина мгновенно дает ответ, потому что она видит число частиц как бы одновременно. А лаборанту необходимо считать каждую пылинку. В лабораториях, занятых порошковой металлургией, такие машины могут дать значительное повышение производительности труда лаборантов. В медицине существует такое понятие - формула крови. Каждый из нас получал при анализе крови маленький листок, где было указано количество кровяных шариков. Обычно этот расчет производится под микроскопом зрительно. За 15-20 минут врач подсчитывает количество этих частиц крови. Кроме того, зачастую два врача, исследуя кровь больного, дают различные анализы. Автоматический счетчик мгновенно подсчитывает количество частиц того или иного размера. Наконец, автоматы могут произвести подлинную революцию в диагностике такой страшной болезни, как рак. Известно, что в начальной стадии заболевания в крови появляются осколки раковых клеток. Они отличаются от нормальных и по размеру и по цвету. Но обнаружить такие осколки чрезвычайно трудно. Через вену в течение часа проходит не более одного-двух осколков. Как их заметить врачу, если даже он использует микроскоп? Бесполезная работа. Телевизионный автомат гораздо более наблюдателен. К тому же он никогда не устает. Он может часами наблюдать за кровью больного, и в случае появления раковой клетки он мгновенно передает звуковой или световой сигнал, привлекая внимание врача. Подлинную резолюцию в медицине могут совершить диагностические машины. Как известно, прежде чем лечить больного, врач должен поставить диагноз, то есть установить, что за болезнь у человека. Это не всегда легко. Вот почему врачу нужны все данные больного: температура, анализы крови, желудочного сока, величина кровяного давления, а возможно, и еще более сложные анализы. Располагая всеми этими данными, беседуя с больным, врач ищет в своей памяти ассоциацию с тем, что он видит и осмысливает, знакомясь с больным и его анализами. Чем опытнее врач, тем богаче копилка его памяти, которая приходит с практикой и во время обучения. Но в памяти бывают провалы, поэтому возможны ошибки. Кибернетическая машина держит в своей памяти тысячи и тысячи симптомов, сотни результатов анализов. Сопоставление их характеризует ту или иную болезнь. Если болезни схожи и вызывают приблизительно одни и те же изменения в организме, то в каждом случае обязательно присутствует какая-то отличительная особенность. Она тоже зафиксирована машиной. Получив от больного все данные, машина констатирует, чем болен человек. Иногда это может быть конкретный ответ, иногда машина может выдать несколько предположений, предоставляя возможность самому врачу, непосредственно беседующему с больным, из этого ограниченного списка болезней установить окончательно ту, от которой нужно лечить человека. Мы заглядываем глубже. С помощью машин могут быть выданы рецепты. Ведь, имея в памяти огромное количество симптомов, машина может рекомендовать те или иные рецепты. Однажды известный французский кибернетик Франсуа Пеша устроил соревнование между машиной и человеком - между электронным диагностиком и врачом. В машину было заложено 800 симптомов заболеваний глаза. Вслед за этим машина получила подробные сведения о состоянии больного. Затем больного предложили вниманию врачей. Дала ответ машина - дали ответ врачи. К счастью, диагноз совпал. Но интересно, что к своему ответу машина добавила еще четыре названия болезней. Это были очень редкие заболевания. - Как я мог о них забыть! - воскликнул раздосадованный врач.- Я обязательно должен был вспомнить о них. Мы ни в какой степени не хотим принизить достоинство врача, мы только хотим подчеркнуть, что машина не может ничего позабыть, потому что она не человек, а машина. Диагностические машины - это своего рода копилка знаний врача. Ведь без заполнения ее памяти машина не может давать никаких советов, а чтобы заполнить ее память, нужно быть очень хорошим врачом. Возьмите к примеру, как машина определяет болезни сердца. Известный хирург Николай Михайлович Амосов ограничился 90 признаками порока сердца. Составив из них 156 различных сочетаний, он получил 156 вариантов болезни. Получив сведения о больном, машина начинает сравнение этих сведений с теми 156, которые ей известны. Она взвешивает более важные и второстепенные признаки, проверяет признаки, обнаруженные у больного. После этого она выдает врачу пять возможных болезней, наиболее близко подходящих к диагнозу. Эти пять вариантов с указанием, насколько та или иная болезнь близка к истине, поступают в распоряжение врача. В этом случае именно врач должен найти правильный ответ и принять окончательное решение. Однако обратимся к событиям более веселым. Как-то американский ученый Стиглер поставил перед собой задачу - составить наиболее дешевую диету питания. Имеется 77 различных видов пищи. В каком количестве должен покупать человек продукты, во-первых, чтобы затратить как можно меньше денег, а во-вторых, чтобы удовлетворить потребность организма в необходимом количестве витаминов, белков, углеводов, жиров и т. д.? Перед ученым была задача с девятью уравнениями, связанными с необходимыми для жизнедеятельности человека веществами, и семьюдесятью семью переменными- это число видов пищи. Стиглер производил расчеты на счетной машине. В итоге он получил диету, состоящую из пяти видов пищи: пшеничная мука, сгущенное молоко, капуста, шпинат и фасоль. Стоила эта пища очень дешево и полностью отвечала потребностям организма. Но настолько безвкусна и однообразна была пища, что кто-то зло и остроумно заметил: - На подобной диете мог остановиться лишь калькулятор концентрационного лагеря! Видимо, правильно решая задачу математически, нельзя отбрасывать то, что составляет сущность человеческого вкуса. Кибернетика может найти применение и в архитектуре. В Центральном институте типового и экспериментального проектирования в Москве ведутся интересные исследования электронно-математических машин в проектировании жилищ. Как лучше выбрать объемно-планировочное решение зданий с помощью машины? Для решения этой задачи в общем плане потребовалось бы рассчитать 100 вариантов гостиниц от 1 до 25 этажей, вместимостью от 16 до 2500 мест. Пришлось бы составить подробные сметы на 2500 зданий. Если бы этой работой занимался один человек, ему потребовалось бы для ответа не менее 40 месяцев. Электронная машина справляется со своим делом значительно скорее. Она способна точно определить размеры здания, количество и состав помещений, число лифтов, число лестниц, характер холлов и гостиных. Машина дает не только полную информацию о здании - она может даже дать и экономический анализ здания. Но это еще не главное. Машина должна подумать и об эстетической оценке, а это уже дело не машины, а конструктора. В буржуазном обществе погоня за техникой порой принимает уродливые формы. Их мы обнаруживаем и в области кибернетики. Так, в Японии была изобретена машина-автомат, способная, как сообщала пресса, устраивать благополучный семейный очаг. Это своеобразный электронный сват! Уплатив определенное количество денег и опустив жетон в машину, холостяк или одинокая девушка могут получить развернутый список женихов или невест с краткими характеристиками и даже с фотографиями. Американцы пошли куда дальше. После продолжительных научных исследований они сконструировали аппарат, который якобы может измерять силу чувства, силу любви. Эта электронная гадалка, работающая по принципу "любит - не любит", берет на себя смелость говорить о силе чувства влюбленных. Желающие проверить свои чувства садятся на своеобразный электрический стул, от которого в разные стороны расходится целая сеть проводов. Влюбленных заставляют целоваться. По миганию сигнальных ламп, по поведению стрелок приборов ассистенты дают свои заключения. Удивительно просто, не правда ли? Хочется спросить зарубежных конструкторов: - При чем же здесь электроника? 15 мая, пятница "Все это, конечно, здорово,- думал я, вспоминая вчерашний разговор о необыкновенных возможностях ЭВМ,- но что может в масштабах страны дать нам кибернетика при решении многочисленных задач, связанных с самыми конкретными заданиями пятилетнего плана?" - Для меня, инженера, связавшего с кибернетикой свою жизнь,- говорит Николай Трошин,- очень важно общественное признание этого направления науки. - Ты прав,- перебивает его Кузовкин,- ведь было же время, когда кибернетику считали чуть ли не откровенным идеализмом. - Давай не вспоминать старого, Петя. Не думай, что все новое пробивается в жизнь запросто. Его не всегда встречают с распростертыми объятиями. Кое-кто из доморощенных философов встретил кибернетику в штыки, объявив ее буржуазным порождением. Но посмотри: все довольно быстро стало на свое место, когда ученые и инженеры разобрались в практической сущности дела. Сегодня кибернетика внесена в планы нашего строительства, как одна из его движущих сил. - Эх ты, Петя! - перебила Трошина Нина.- "Кибернетика" теперь уже настолько привычное слово, а ты все за старое... Этот разговор вновь выплыл на поверхность во время моей поздней беседы с Кибером. - Я, конечно, подслушал ваш утренний разговор,- небрежно бросил мне Кибер.- Как вещает пословица: "Кто старое помянет - тому глаз вон". А. Ты опять цитируешь. Но не забывай историю. На ней строится не только настоящее, но и будущее. Наше будущее... Этому мы должны обучать и нашу молодежь, осваивающую кибернетику. К. Еще бы нет... Хотите последние цифры по высшему образованию в стране? А. Давай... К. В СССР около пяти миллионов студентов. Из них половина заочников. За годы восьмой пятилетки подготовлено 2,6 миллиона специалистов. За девятую пятилетку выпуск возрастет до 3,4 миллиона. А. Спасибо, Кибер, твоя эрудиция вне сомнения. А ведь именно ее-то мы и ждем от ЭВМ во многих случаях. ОДИН ДЕНЬ НА БЕРЕГУ ОКЕАНА ЦИФР Об этом образе я впервые услышал из уст члена-корреспондента Академии наук Дмитрия Георгиевича Жимерина. Проводя рукой по седым волосам, он говорил задумчиво, словно всматриваясь мысленным взором в нечеткие контуры медленно рождавшегося образа. - Вы стояли когда-нибудь на берегу Байкала? - сказал он.- Помните огромное море синей, кристально чистой воды? Смотришь и удивляешься,.. Впадают в Байкал свыше трехсот речек, бегущих со всех сторон, а вытекает одна могучая Ангара. На ней и электростанции ставят, по ней и корабли ходят. И воду ее пьют тысячи и тысячи людей. Дмитрий Георгиевич чуть улыбается, улавливая мое нетерпение. Ведь я пришел к ученому, чтобы услышать от него о том, каким мыслится будущий объединенный кибернетический центр информации страны. Создание его предусмотрено Директивами пятилетки, утвержденными XXIV съездом нашей партии, и поручено выдающемуся энергетику. А здесь Байкал, Ангара... Голубая толща кристально чистой воды... - А ведь именно там и будет работать наш Общегосударственный центр информации,- убежденно продолжает Жимерин. Сюда, в мир сложнейших электронных машин, будут стекаться со всех концов нескончаемые потоки самых необходимых и самых разнообразных сведений, чтобы, отстоявшись после переработки в электронной памяти машин, выйти в жизнь могучей рекой информации, крайне необходимой для всех. - Может быть, мой образ с Байкалом и Ангарой несколько примитивен,- улыбается ученый,- но значение обработанной информации столь же велико, как и благодатная энергия Ангары, питающая электростанции, как ее вода, утоляющая жажду огромного количества людей. - Поражен точностью, еще лучше сказать, поэтической точностью вашего образа,- перебиваю я ученого. - Но поскольку на вас возложена почетная и, вероятно, нелегкая миссия создать в ближайшие годы кибернетический центр информации, не могли бы вы мне показать хотя бы прообраз этого удивительного учреждения ближайшего будущего? Дмитрий Георгиевич Жимерин - в прошлом министр электростанций - возглавляет сегодня группу ученых и исследователей, которым поручено ответственное задание: разработать в соответствии с задачами пятилетки будущий Объединенный центр информации общегосударственного значения. - Почему нет... В наше время привыкли говорить о том, что будущее рождается сегодня. Вы и сегодня можете познакомиться со своеобразным прообразом учреждения завтрашнего дня. - Каким? - Сходите на улицу Кирова. В середине ее, рядом с нескончаемым потоком машин, высится на бетонных столбах фундамента стеклянный параллелепипед семиэтажного корпуса. Это и есть сооружение, с начинкой которого я и советую вам ознакомиться. Я догадываюсь, куда посылают меня. В этом необычном здании находится сегодня Центральное статистическое управление. С чем сравнить значение ЦСУ? Это своеобразный резервуар, собирающий необходимую информацию по всем вопросам экономики нашей страны, для того чтобы, переработав ее, "выдать на-гора", как говорится, стройные колонки цифр, без которых невозможно плановое ведение нашего хозяйства, управление им. Цифры, цифры... Миллионы цифр стекаются сюда полноводными потоками. Они образуют целый океан цифр. В толще его происходит сложный процесс переработки. И вот цифры превращаются в статистические данные - математическое зеркало страны. Холодное зеркало статистики? Нет, стройная математическая модель государства, начертанная точным языком горячих цифр. Когда-то, на заре становления Советского государства, Владимир Ильич Ленин назвал "самой счастливой эпохой" время, когда в центре внимания партии и правительства станут вопросы экономики. В этой исключительной по своей силе формулировке великого вождя революции сосредоточилась вся глубина понимания огромного значения основного этапа развития первого в мире Советского социалистического государства. Когда мы задумываемся сегодня о главной задаче Девятой пятилетки, задаче, выдвинутой съездом партии, мы невольно обращаемся к ленинским словам, сказанным несколько десятилетий тому назад. Ведь главная задача состоит в том, чтобы обеспечить значительный подъем материального и культурного уровня жизни народа на основе высоких темпов развития социалистического производства, повышения его эффективности, научно-технического прогресса и ускорения роста производительности труда. Эта задача становится разрешимой, когда в центре внимания всего народа встают вопросы экономики народного хозяйства. И, пожалуй, еще об одном высказывании Владимира Ильича хочется вспомнить сегодня. Ленин говорил о необходимости "нести статистику в массы". Разве не этим заняты сегодня тысячи людей, участвующих в сложном, многообразном процессе переработки и кристаллизации конкретных данных о жизни и развитии советского государства? Здание, в котором размещается Центральное статистическое управление, было воздвигнуто по проекту известного французского архитектора Ле Корбюзье. Прославленный архитектор получил первую премию на конкурсе, проводимом в свое время в Москве за многие годы до начала Великой Отечественной войны. Корбюзье очень гордился тем, что в Москве возведено сооружение по его проекту. Но мог ли он предполагать когда-нибудь, что здесь, под сводами модернового корпуса из стекла и железобетона, разместятся живые клетки машинного мозга и памяти десятков электронных машин, перерабатывающих информацию, поступающую со всех концов нашей страны! Вряд ли он мог предполагать о такой возможности использования его архитектурного детища. Но вряд ли можно найти в Москве другое сооружение, которое лучше этого отвечало бы известной формулировке о единстве формы и содержания, Я медленно поднимаюсь по спиралевидной наклонной плоскости, которая заменяет здесь лестницу. Рядом бесшумно движутся, ни на секунду не останавливаясь, такие же необычные открытые кабинки бесконечного лифта. В кабины надо вскакивать на ходу и так же стремительно выходить, чтобы случайно не вознестись этажом выше. Это бесконечное круговое движение напоминает гигантский привод машины по переработке океана цифр и знаков. Здесь работают электронные аппараты в содружестве с людьми. Десятки машин. Сотни людей. - Цифра - вещь внушительная,- говорит Лев Маркович Володарский, первый заместитель начальника ЦСУ. - Это и экономика, и политика, да и сама поэзи