Текст книги "Город падших ангелов"

Автор книги: Дэниел Депп

В жизни Берга начался период, когда он из радиоинженера переквалифицировался в лингвиста. Вот когда ему особенно пригодилось знание нескольких языков. Он ставил себя на место машины и пытался понять те трудности, которые ей приходится преодолевать при переводе.

– В современном немецком языке имеется свыше четырехсот тысяч слов, – размышляет он, – это потребовало бы применения колоссального количества запоминающих ячеек. Для записи содержания книги в двадцать пять печатных листов, что составляет приблизительно четыреста страниц, необходима аппаратура, по сложности равная примерно пяти тысячам телевизоров.

Он собирает специалистов по машинной памяти, и они вместе намечают пути создания новых видов памяти с большими объемом и скоростью записи и поиска, но с меньшими габаритами.

Снова пробуются магнитные виды памяти – с записью информации на магнитных барабанах; выжимается все из емкостных систем, где хранилище информации – емкость конденсаторов; на вооружение берутся самые новые достижения физики низких температур – миниатюрные сверхпроводящие колечки.

Постепенно на смену старым видам памяти пришли новые, в том числе голографические с принципиальной возможностью запоминать миллиарды знаков и хранить их в специальных «книгах» в течение 50–100 лет. В одном блоке такой машинной памяти может размещаться более 5 миллионов элементов, то есть содержание книги в 25 печатных листов.

Особенно важно, что новые запоминающие устройства обладают огромным быстродействием. Автоматически перелистывая «запоминающую книгу», за один час можно просмотреть 10 миллиардов цифр, или 250 тысяч печатных листов обычного текста.

Такие запоминающие устройства пока еще разрабатываются и исследуются в лабораториях. Они необходимы в быстродействующих машинах, предназначенных для анализа содержания мирового фонда научно-технической литературы; для автоматических справочных машин, чтобы хранить огромное количество сведений; для информационных и статистических машин, применяемых в тех случаях, когда надо обработать большой поток статистических данных о работе промышленности, сельского хозяйства, транспорта, проанализировать эти сведения и выработать данные для планирования и руководства.

Бесспорно, эти более совершенные виды памяти должны сыграть немаловажную роль в решении проблемы перевода. Они намного облегчат технику автоматического перевода и расширят его возможности.

ГУЛЛИВЕР В СТРАНЕ КИБЕРНЕТИКОВ

Но проблему перевода художественного текста они, увы, все равно не решат. Как мы знаем, трудность осложняется не только необходимостью иметь огромный словарь. Дело еще в том, что в литературе часто встречаются особые обороты, тесно связанные с жизнью и бытом народа, которые при формальном переводе не будут поняты. В этом случае переводчику надо переводить текст не буквально, а творчески, стремясь наиболее правильно передать содержание. Такой перевод автоматизировать невозможно.

Как заменить машиной Н.И. Любимова, известного переводчика Рабле? Любимов человек очень остроумный, сложный, глубокий. Он блестящий и остроумный рассказчик. Когда знакомые с ним люди читают Рабле в его переводе, у них всерьез возникает вопрос: что у него от Рабле и что у Рабле от него?

Отпечаток личного явно чувствуется в переводах. Как такое автоматизировать?

Недавно журнал «Майнити дейли ньюс» сообщил о том, что японские инженеры из Киотского университета создали машину для перевода с английского языка на японский. Они работали пять лет и вот… «Перфорированная бумажная лента длиной в 30 сантиметров вкладывается в читающее устройство электронной счетно-решающей установки, – сообщает журнал. – Через несколько секунд начинает двигаться магнитная пленка. Еще через 10 секунд приходит в движение вторая магнитная пленка, и прежде чем вы успеете сосчитать до десяти, из другого конца установки появляется длинный лист бумаги, испещренный звездочками, точками и тире. В верхней части листа – предложение, напечатанное по-английски: “Мы очень рады, что можем показать вам результаты машинного перевода, сделанного электронной счетно-решающей машиной в нашей лаборатории”. В нижней части листа – перевод этого предложения на японский язык, записанный как латинскими буквами, так и катаканой – японской слоговой азбукой».

Эта машина не только печатает переведенный текст, но и зачитывает его «механическим голосом». Одновременно с появлением напечатанного текста из динамика раздается медленный и монотонный голос нечеловеческого тембра, без ударений, акцента и интонации, произносящий по-японски английское предложение.

У этой машины память на 8 тысяч английских слов, 400 фраз и идиоматических выражений, около 1000 грамматических правил с их японскими интерпретациями и эквивалентами.

По уверению профессора Сакаи, руководителя этой работы, словарь машины можно увеличить в два-три раза. Сейчас его группа трудится над машиной для перевода с японского языка на английский.

– А не останутся ли без работы преподаватели этих языков? – спросил профессора на пресс-конференции один из обеспокоенных журналистов.

– Ни в коем случае, – успокоил его Сакая.

Тогда репортер вырвал из своего блокнота листок, написал на нем: «Наука и техника помогают нам покорять природу, но мы никогда не позволим им занять место людей, превратить людей в рабов машин», – и вложил листок в машину для перевода.

Как отнеслась к этому вызову машина? Увы, она не оказалась на высоте. Через минуту ее бесстрастный голос возвестил: «Я не уверена, насколько правилен будет мой перевод, но тем не менее попробую». И… выдала бессмыслицу. Оказывается, она даже не знала, что такое «покорять» и «рабы»!

«Репортер усмехнулся, – повествует журнал, – но, сообразив, что через несколько лет электронный переводчик станет гораздо квалифицированнее, задумался».

Однако профессор Сакая с грустью признался, что новая машина вряд ли справится с переводом художественной литературы.

Пока действительность не опровергла его слов. Недавно в Лондоне состоялась выставка электронных машин, специализирующихся в разных областях искусства. Выставлялись машины-художники, машины – поэты, прозаики, переводчики. Увы, последние по-прежнему не блистали эрудицией, хотя им не откажешь в остроумии. Английскую пословицу «Ничего не слышу, не вижу, не говорю» машина перевела на русский язык таким оригинальным образом: «Глухой, слепой, немой идиот». Воистину «голый проводник бежал через вагон».

Машины-прозаики тоже не могли порадовать зрителей успехами. Да и возможно ли автоматизировать такой индивидуальный вид деятельности, как оригинальное творчество? Правда, в эпистолярном жанре машина добилась некоего успеха. Ее любовное послание даже очень мило:

«Мое маленькое сокровище! Моя вразумительная привязанность чудесно привлекает твой ласковый восторг. Ты мое любящее обожание, мое распирающее грудь обожание. Мое братское чувство с затаенным дыханием ожидает твоего дорогого нетерпения. Обожание моей любви нежно хранит твой алчный пыл.

Твой тоскующий Мук».

«Мук» – это имя машины, сделанной в Массачусетском университете. Ей были даны указания, как выбирать из словаря слова, годные для такого послания, и сообщены грамматические правила для построения фраз.

Электронный поэт тоже может рассчитывать на признание не очень требовательного читателя. Вот образец его творчества.

 
Ночь кажется чернее кошки этой,
Края луны расплывчатыми стали,
Неведомая радость рвется к свету,
О берег бьется крыльями усталыми.
Измученный бредет один кочевник,
И пропасть нежная его зовет и ждет…
Забыв об осторожности, плачевно
Над пропастью мятущийся бредет!
Забытый страх ползет под потолки…
Как чайка – ветер. Дремлет дождь. Ненастье.
А свечи догорают… Мотыльки
Вокруг огня все кружатся в честь Бастер.
 

Есть в этих стихах своеобразная прелесть, какой-то особый стиль.

По поводу одного из таких шедевров машинной лирики читатели, не знавшие происхождение стихотворения, писали:

«…Наконец-то появилось что-то современное!», «Оно странным образом волнует меня, как будто бы в этом маленьком отрывке, кажущемся на первый взгляд совершенно бессмысленным, заключен глубокий смысл, который можно прочесть между строк!.. От строфы к строфе растет ожидание чего-то еще более прекрасного…»

А такие стихи?

 
Пока слепо плыл сон по разбитым надеждам,
Космос с болью сочился над разбитой любовью,
Был из скрытных людей свет твой медленно изгнан,
И небо не спало.
 

Многие приписывают эти строки Эллиоту или Каммингсу. Однако автор их – электронная машина. Словарный запас –

130 слов. И из этой сотни слов она строчит по 150 четверостиший в минуту, не дожидаясь, пока ее посетит вдохновение!

Ей не нужно хвататься за голову в порыве отчаяния, обольщать капризных муз. Если в минуты творчества у нее повышается температура, то только за счет накалившихся радиоламп.

Творчество машины-поэта базируется на сугубо научной почве. При решении ряда сложных задач зачастую применяется статистический метод, носящий иногда название эксперимента Гулливера. Герой Д. Свифта, попавший во время одного из своих фантастических путешествий в страну математиков, познакомился с удивительным экспериментом, над которым бьются кибернетики XX века и который предугадал Свифт еще в 1726 году.

«Первый профессор, которого я здесь увидел, – рассказывает Гулливер, – помещался в огромной комнате, окруженный сорока учениками. Мы обменялись взаимными приветствиями. Увидя, что я внимательно рассматриваю станок, занимавший большую часть комнаты, он сказал, что я, быть может, буду удивлен его работой над проектом, цель которого заключается в усовершенствовании умозрительного знания при помощи технических и механических операций». Профессор льстил себя уверенностью, что более возвышенная идея еще никогда не возникала ни в чьей голове и что мир должен оценить всю актуальность его проекта. Ведь всем известно, как сложно изучать науки и искусства по принятой методике. А с помощью его изобретения самый невежественный человек, произведя небольшие издержки и затратив немного физических усилий, может писать книги по философии, поэзии, политике, праву, математике и богословию при полном отсутствии эрудиции и таланта.

И вот профессор демонстрирует свой уникальный станок. Поверхность его состоит из множества деревянных дощечек, каждая величиной в игральную кость. С обеих сторон каждой дощечки приклеено по кусочку бумаги. На этих бумажках написаны все слова в различных наклонениях, временах, падежах, но без всякого порядка.

«Профессор попросил меня, – продолжает рассказ Гулливер, – быть повнимательнее, так как он собирался пустить в ход свою машину. По команде этого ученого мужа каждый ученик взял железную рукоятку, которые в числе сорока были вставлены по краям станка; после того как ученики сделали несколько оборотов рукоятками, расположение слов совершенно изменилось».

Новое распределение слов было переписано учениками. Затем они снова и снова вращали рукоятки, в рядах дощечек снова менялся порядок тех же слов, и они снова их переписывали.

«Молодые студенты занимались этими упражнениями по шесть часов в день, и профессор показал множество томов, составленных из подобных отрывочных фраз; он намеревался связать их вместе и из полученного таким образом материала дать миру полный компендий всех искусств и наук. Он сообщил мне, что это изобретение с юных лет поглощает все его мысли, что теперь в его станок входит целый словарь и что им сложнейшим образом высчитано соотношение числа частиц, имен, глаголов и других частей речи, употребляемых в наших книгах».

Метод высмеянного Свифтом профессора обсуждается сегодня как вполне реальная основа для повышения интеллектуальности кибернетических машин. Известный кибернетик профессор У. Эшби считает, что разумность машины можно повысить сколь угодно высоко, если в основу программы поставить такое строгое математическое понятие, как случайность. Он пишет в «Анналах математики» Принстонского университета: «Любая случайная последовательность, если она имеет достаточную длину, содержит все ответы. Ничто не мешает младенцу пролепетать “Cos2x + Sin2x=l” или пылинке в луче света протанцевать то же самое высказывание в коде Морзе или каком-нибудь другом коде».

И действительно, статистические методы решения уже успешно применяются ко многим научным и техническим задачам. В ряде случаев эти методы значительно превосходят все другие. В ряде, но не во всех. Ни один специалист не попытается применять статистические методы к таким проблемам, как, например, расчет заработной платы, а тем более к переводу или другим видам литературного творчества. Один критик, желая уязвить писателя, сказал: «Он написал неплохую новеллу, но посадите шимпанзе за пишущую машинку, заставьте ее нажимать наобум клавиши и подождите миллион лет, она напишет заново все книги, созданные человечеством». Вот забавный литературно-статистический пример.

– Представьте себе, что вы нашли листок бумаги, на котором напечатано стихотворение – сонет в четырнадцать строк, – рассказывает один кибернетик. – Он взволновал вас как некое удивительное и нежное откровение. Как был создан этот сонет, вы не знаете… Представляю, как будете вы возмущены, если я стану доказывать, что это стихотворение сочинила и напечатала бездушная и бесчувственная машина. Но это совсем не исключено. Ведь печатая наобум сонмы стихов, она могла в том числе создать и это прекрасное. Вот логика доказательства.

Четырнадцать строк, каждая из которых состоит из 45 знаков. Итого стихотворение содержит в сумме 630 таких знаков.

В распоряжении машины 25 заглавных и 25 строчных букв алфавита, 5 знаков препинания и разделяющий слова интервал. В общей сложности английский язык (речь идет об английском сонете) предлагает ей 56 (25 + 25 + 5 + 1) возможностей написания каждого из 630 знаков стихотворения. Какие это знаки, она не знает, так как это машина, и ей остается, надеясь на свое быстродействие, перепробовать различные сочетания 56 возможностей, переставляя их и варьируя 630 раз. 56 х 56 х 56 х 56 х 56… и так 630 раз. Число проб, которые делает машина, чтобы написать исходное стихотворение, получается из перемножения 56 огромное число раз – 630. Ученые записывают получившееся число так: 56630. И в конце концов машина, печатая лист за листком все 56630 вариантов из имеющихся знаков, неизбежно напечатает и замечательный сонет. Ведь он – всего лишь один из возможных вариантов некоторого ограниченного числа сочетаний и знаков. Наряду с ним на 56630 листках машина напечатает все стихотворения, письма, молитвы, официальные постановления, заметки, которые когда-либо вошли в мировую литературу, встречались где-то в частных сообщениях или когда-нибудь в будущем появятся – все разумные и бессмысленные сочетания, составленные из 56 знаков и букв…

Чем не эксперимент Гулливера?

Правда, профессор из Лапуты использовал случайные комбинации слов, а здесь речь идет о комбинации букв и знаков, варьируемых по определенному закону, но заботы свифтовского профессора и современного кибернетика схожи. И жалобы одни и те же. Свифтовский профессор жаловался, что он бы усовершенствовал свое изобретение, если бы ему удалось собрать фонд для сооружения 500 станков и сопоставить между собой фразы, полученные на каждом из них.

Трудности, возникающие на пути создания кибернетической машины, которая могла бы не только повторить все прекрасные творения человека, но и взять на себя труд по созданию будущих художественных ценностей, не менее огорчительны. Где взять столько бумаги и печатной краски, чтобы напечатать 56630 листов, где расположить полку для хранения машинной продукции, которая должна быть астрономических размеров? И все-таки, даже при фантастическом усердии и ретивости такой машины, ей для печатания гигантской библиотеки понадобятся сроки, несоизмеримые ни с прошлым временем жизни человечества, ни с будущим…

Но, допустим, машина осуществила задуманное. Как она разберется, где «Война и мир», а где письмовник; где шедевр, а где макулатура? Конечно, все зависит от программы. Ведь шахматная машина не перебирает все возможные ходы, она останавливает свое внимание только на разумных вариантах. Критерий выбора подсказывает ей программист. Но как быть с критерием художественной ценности? Кто подскажет машине-поэту или прозаику математически выверенный критерий художественной ценности? Как она узнает, что созданное ею произведение ценно? Фактический камень преткновения – создание машины-писателя, а не графомана.

Впрочем, ученые и не ставят себе такой цели. Если они пытаются сделать машину-писателя, то это не для того, чтобы она заменила собою писателей. А лишь для того, чтобы выявить диапазон возможностей машины и применить их там, где это действительно необходимо. Где мозг человека не может действовать так быстро, как нужно, или не в состоянии пропустить через себя огромный поток информации.

Создание свифтовских машин – это важная веха на пути кибернетического поиска. Парадоксы и крайности бесценны для науки – они твердо ставят точки над «и», особенно наглядно показывают, что можно, а чего нельзя даже всемогущей науке.

И так же, как литераторы любят ввергать своих героев в невероятные конфликты, чтобы ярче выявить их характеры, так и ученые зачастую придумывают для своего изобретения самые причудливые применения, которые должны раскрыть всю глубину идеи. Ученые подставляют их под перекрестный огонь коллег, чтобы убедиться в прочности своих творений, сталкивают эти идеи с прошлым и будущим; гиперболизируют их; ищут меру, познавая чрезмерность.

Как радиомастер, который в последнем отчаянии вдохнуть жизнь в заупрямившийся приемник, бьет его кулаком, и приемник – о чудо! – вдруг отвечает ему благодарным миганием затеплившихся ламп, так и ученый без устали и жалости испытывает свою идею, «бьет» ее по самому больному месту, и, если она выдержит, ее творец уверен: она будет жить, она взвалит на свои плечи бремя нерешенных проблем.

…Как следует из одного газетного сообщения, сегодняшние машины-недоучки, пользуясь экспериментом Гулливера, могут служить пусть курьезным, но вполне практическим целям.

Перед одной американской фирмой, выпускающей на рынок ассортимент фармацевтических и химических товаров, встала проблема наименования новых изделий. Выйти из положения помогла одна из новейших электронных вычислительных машин. В машину ввели некое множество одно– и двусложных комбинаций букв и окончаний. В результате их соединений машина могла по определенным правилам легко образовать 4 250 000 различных слов средней длины. Тогда из первоначально взятых

30 окончаний выбрали 10. Вычислительная машина менее чем за 2 часа заполнила 19 страниц новыми словами, составив целый словарь. Теперь владельцы фирмы имеют богатый выбор названий товаров и, пишет газета, «смеют надеяться, что полученные с помощью электронной вычислительной машины наименования будут столь же популярны, как аспирин или пенициллин».

ЧЕЛОВЕК – МАШИНА

Совет по кибернетике работает двенадцать лет, им проведено множество конференций, семинаров, изданы тысячи статей, сотни книг по самым разным аспектам кибернетики, и полки рабочего кабинета Берга все полнятся и полнятся документами, отражающими работу Совета. Среди них – «Проблемные записки» и отчеты секций. Пишутся они каждой секцией каждый год. Это рапорт о проделанной работе. С каждым годом тома сводных отчетов секций становятся все толще и толще.

«Наконец-то вышли из печати “Проблемные записки”

16 секций Совета по кибернетике, – писал мне недавно Берг, – один полный комплект посылаю Вам. Это огромная работа Совета. Мы разослали “Записку” по всем нужным адресам с просьбой прислать отзывы, дополнения или исправления.

После внесения поправок мы издадим их еще одним тиражом.

Я считаю эту работу очень важной – в ней отражены все наши достижения, все наши потребности, весь спектр работ в области кибернетики».

Просматривая эти тома, по-настоящему понимаешь, какой гигантской, какой разветвленной сетью проблем занят Совет. Кибернетика завязала в тугой узел такие далекие друг от друга сферы человеческой деятельности, так столкнула интересы, переплела потребности, объединила технические средства, что это иногда кажется просто невероятным. Что общего между юриспруденцией и математикой, бионикой и семиотикой, между человеческой печенью, сердцем и маятником часов?

Однако же они звенья одной цепи. «Проблемные записки» показывают это выпукло и убедительно. Здесь и математические вопросы кибернетики, и теория надежности, здесь проблемы наиболее эффективного использования транспорта, и кибернетика биологическая и медицинская, здесь кибернетические аспекты химии, психологии, экономики, права, общие проблемы организации. И каждая из этих проблем дробится еще на ряд более мелких, идущих вглубь к конкретным задачам науки, техники, жизни.

Некоторые названия новых наук еще очень непривычны.

Ну, например, что такое инженерная психология? Я инженер, но не вполне понимаю, почему психология, которая специально изучает человека, и инженера в том числе, требует возведения в ранг особой науки, если к ней добавлено слово «инженерная»… Да и при чем тут кибернетика?

Просматривая внимательно отчет этой секции, выясняешь, что «инженерная психология» – раздел науки, посвященный главным образом системе «человек – машина». Она рождена потребностью сегодняшнего дня. Если проблеме электронных быстродействующих машин уже около двух десятков лет, то проблеме «человек – машина» вдвое меньше. В таком виде задача только-только вырисовывается. Но, оказывается, это главная проблема будущего, потому что машина все больше взаимодействует с человеком в сложных процессах производства.

Это относится ко всем быстротечным процессам, где человек не успевает вовремя среагировать, где он не обладает должной пропускной способностью, то есть не может своевременно переработать поступающий извне поток сведений.

Берг, как военный, особенно четко представляет себе всю сложность современных способов ведения войны. Человек, управляющий современным боем, не в состоянии оценить со всей полнотой быстро меняющиеся условия сражения: изменения численности войск, количества оружия, неожиданные маневры противника, и вовремя принять наилучшее решение. Особенно это относится к летчику, участвующему в схватке с вражескими самолетами.

Ведь в наши дни скорость самолетов превышает скорость звука, а скорость ракет недаром называется «первой космической», «второй космической». Реакция пилота вступает в единоборство с препятствием, поставленным самой природой. Человек в условиях современного воздушного маневра не в состоянии угнаться за быстро меняющейся обстановкой, у него нет времени подумать, сопоставить, проанализировать ситуацию. Он просто не успевает сделать все сложные расчеты, выбрать лучший маневр при изменении тактики, скорости и направления вражеских самолетов. Здесь, конечно, эффективнее быстродействующая машина, которая не только с колоссальной скоростью учтет все возможные положения вражеских самолетов, изменения условий боя, расход боеприпасов и горючего, но и будет автоматически управлять самолетом, разгадывая и учитывая намерения противника. Такая машина должна быть быстрее человека и не глупее его.

А там, где человека заменить нельзя, его надо тренировать на земле, готовить к тем ситуациям, которые могут ждать его в воздухе, в космосе.

Но при тренировке, оказывается, недостаточно контролировать реакцию летчика или космонавта на показания шкал или циферблатов. В основу тренировки кладется наука о функциях всей сложной системы «человек – машина». И надо научиться отбирать людей – не каждый способен к выполнению той или иной задачи. Профессиональные тесты – очень важная вещь. Правда, одно время за границей ими чрезмерно увлекались, не привлекая специалистов. Задачи, которые предлагались претенденту на скромную должность продавца или бухгалтера, служили темой для пародий. Так, в одном французском фильме группу людей заставляли делать гимнастику и задавали им ряд глупейших вопросов, которые могли лишь однозначно иллюстрировать, что сами экзаменаторы никак не годятся для своей роли.

Но правильные тесты позволяют надежно определить склонность к математике, физике, гуманитарным, наукам. Позволяют правильно отобрать людей, более чем другие способных быть летчиками, космонавтами. Поэтому среди многих тем, которыми занимается берговский совет, есть такие: «Автоматические тесты для измерения высшей нервной деятельности», «Определение общего интеллектуального уровня», «Надежность головного мозга», «Контроль за состоянием человека-оператора».

– И все-таки, – Берг отмечает главную трудность этих сложных поисков, – выбрав среди людей самых способных к деятельности космонавтов, даже натренировав их, невозможно обойти затруднения, которые заключаются в том, что человеческий мозг по своей природе приспособлен к земле, а не к космосу. Ведь летчик в первые десятилетия своей жизни привык к околоземному пространству, его предки были привязаны к земле, и мозг по наследству впитал основную задачу – помочь человеку ориентироваться в окружающей околоземной среде. Поэтому все органы, передающие мозгу информацию из этой среды, тоже эволюционировали в течение миллионов лет и привыкли обслуживать мозг в определенной, естественной для него обстановке. А теперь человек поднялся в космос, спустился в глубины океана.

Он перенес свою деятельность в непривычную среду. Мозг не может справиться со своей задачей в этой незнакомой и биологически неподходящей среде, и наши органы чувств часто не реагируют на внешние раздражения. Все происходит так, как если бы человек оказался вдруг в темноте.

Действительно, ведь мы привыкли жить на свету, и глаз, передавая в мозг нужную информацию, позволяет нам отличить открытую дверь от закрытой. В темноте нам так же непривычно, как летучей мыши на свету. За время эволюции и приспособления к жизни в темноте ее органы чувств образовали ультразвуковой локатор. Он-то и позволяет ей «видеть» препятствия и обходить их. Будь такой локатор у нас, мы тоже превосходно ориентировались бы в темноте.

Но у человека нет органов чувств, реагирующих на магнитные и электрические поля, на ультразвук и радиоволны.

И вот кибернетики обдумывают наиболее рациональные способы исправления этой «ошибки» природы. Снабдить ли человека недостающими ему искусственными органами чувств – приборами, преобразующими характеристики явлений, не воспринимаемых нами непосредственно, в оптические, звуковые или другие доступные нам сигналы? А может быть, правильнее полностью избавить человека от участия в сложных и опасных экспериментах и все поручить автоматам?

Тот же вопрос возникает и в других областях.

– В промышленности, как это ни парадоксально, человек иногда оказывается «узким местом», – рассказывает Берг. –

Если на электростанции произошла авария, нарушается нормальная работа целых промышленных районов, гаснет свет в домах, останавливается электротранспорт. Зачастую одна поломка влечет за собой другие. В памяти еще свежа огромная авария энергосистемы, надолго парализовавшая жизнь Нью-Йорка и прилегающих районов восточного побережья США. Даже самый опытный диспетчер не способен мгновенно разобраться в обстановке и принять наилучшее решение. Для этого ему нужно время, которое, конечно, зависит и от его опыта и от имеющейся в его распоряжении аппаратуры. Авария разрастается подобно лавине, и лишь электронная вычислительная машина в этих условиях может за доли секунды учесть все грани случившегося, рассчитать несколько вариантов устранения поломки, выбрать наилучший из них и осуществить его.

Нечего и говорить о том, что без электронной системы сбора и переработки экономической информации мы не можем использовать все возможности нашей системы планирования народного хозяйства. – Берг особенно подчеркивает важность этой проблемы. – А ведь эта задача со столькими неизвестными, с такой динамикой исходных данных, что, пожалуй, под стать космогоническим задачам. Ведь в планирующие организации стекаются данные со всех предприятий. Это мощный поток сведений о средствах, необходимых для различных заводов, о затратах на оборудование, на амортизацию, о необходимом количестве тех или других деталей для смежных заводов и так далее, и так далее. Все это нужно своевременно учесть и так построить перспективный план, чтобы получить максимальный экономический эффект. Планированию сопутствует огромная трудоемкая статистическая и вычислительная работа, выполнить которую может только электронная машина.

Но все же на выходе ли, на входе, в промежуточной ли стадии, но в дело включается человек. Все осложняется, начинаются сбои. Трудности появляются именно в результате нечеткого взаимодействия между человеком и машиной. Возникает проблема общения, перевода машинного языка на человеческий, проблема понимания, увязывания возможностей, быстроты реакции человека и машины. Ведь от уровня общения человека с машиной, от легкости и быстроты, от надежности и безошибочности их взаимодействия зависит совершенство системы управления с помощью машины.

Совет по кибернетике, руководя проблемой инженерной психологии, рассматривает всю цепочку «человек – машина» начиная от конструкторской разработки машины. И эта начальная стадия, стадия рождения идеи – самая мучительная, вызывающая особенно горячие споры. Здесь самая дремучая разноголосица, в которой и предстоит разобраться главе проблемы. За ним решающее слово, но как трудно зачастую его произнести!

Допустим, сфера деятельности будущей машины ясна. И тут начинается полоса терзаний. По какому пути пойти? По какому образцу сделать машину? Какой замысел положить в основу работы той или иной машины? Можно попытаться повести ее по стопам человека, то есть научить ее действовать так, как поступает человек. Но хорошо, если известно, как решает аналогичную задачу человек. Однако это не всегда ясно. Как, например, мышцы генерируют энергию? Неизвестно. А это генератор с самым высоким к. п. д., какой существует в природе. Как наши глаза узнают знакомого человека, почерк, выделяют их из тысячи других? Как слух отличает знакомый голос? Нос различает запахи?

Если всему этому удастся научить машину, то наша жизнь в корне преобразится. Помощниками человека станут машины, сами регулирующие движение транспорта, управляющие космическими полетами, проводящие научные наблюдения, сортирующие почту, товары, чеки. Будут созданы совершенные аппараты для слепых, в которых обыкновенные буквы алфавита преобразованы в воспринимаемые слухом звуки. Каждый сможет осуществить вызов абонента по телефону не через набираемый номер, а просто голосом. Можно будет подавать команды машине не через сложную систему перевода приказов в цифровой код и с помощью перфокарт, а устно, с помощью автомата-переводчика.