Текст книги "Электронный "мозг""
Автор книги: Виктор Пекелис
сообщить о нарушении
Текущая страница: 1 (всего у книги 3 страниц)
На фоне изысканного, убранного в стиле Людовика XVI зала Тюильрийского дворца темный, громоздкий ящик казался неуклюжим мещанином, неведомо какими судьбами затесавшимся в блестящее общество. На ящике – большая кукла, не претендующая на изящество. Перед ней – шахматная доска. По другую сторону доски – Наполеон I.
Император Франции, слывший первоклассным игроком в шахматы, встретился за доской с всемирно известным… шахматным автоматом.
В зале царит торжественная тишина. Глубокое изумление, смешанное с суеверным страхом, испытывают зрители необычайного матча.
Какая сверхъестественная сила вложила в грубую куклу способность к тонким комбинациям, стратегическому замыслу, упорной борьбе с живым, разумным противником? Ведь все убедились, что в ящике под куклой спрятаны лишь рычаги, валы и шестерни. Каждый собственными руками только что ощущал холод мертвых механизмов.
Долгая, напряженная борьба между человеком и автоматом закончилась поражением человека. Победил не разум, а хитроумный механизм!
Снова и снова пытается коронованный шахматист добиться победы в борьбе с равнодушным партнером. Но безуспешно! С фатальной неизбежностью побеждает автомат.
Уже много лет длится триумфальное шествие удивительной куклы по странам Европы. Тысячи людей встретились с нею за шахматной доской. Большинство терпело поражение, и лишь немногим удалось выиграть. Но редкие поражения не влияли на огромную популярность первой в мире шахматной машины, построенной в 1769 году венгерским механиком и изобретателем Фаркашем Кемпеленом.
«В те времена много было в стране самородных талантов, но лишь некоторые из них добивались успеха, хотя бы такого, как, например, Кемпелен из Пижони. Этот мастер разъезжал от короля к королю с машиной, которая обыгрывала в шахматы любого, самого сильного игрока, в том числе и самого Наполеона. До сих пор так никому и не удалось разгадать, в чем состоял секрет этой машины», – так писал о шахматном автомате и его изобретателе венгерский писатель К. Миксат в известном романе «Странный брак».
Но секрет Кемпелена был все же открыт, и совершенно неожиданно. Однажды во время демонстрации автомата в Филадельфии в городе начался большой пожар. При криках «Пожар!» пришла в замешательство и машина – движения куклы стали вдруг беспорядочными. Вскоре ящик открылся… и из него вылез человек небольшого роста. Тщательно спрятанный шахматист с трудом выбрался из тайника, замаскированного деталями механизмов.
Разоблаченный шахматный «автомат» прекратил свое существование. Ящик сгорел во время пожара, раскрывшего его тайну.
И вот совсем недавно, несколько лет назад, любителей шахматной игры взволновало новое сенсационное известие. У шахматной доски опять появилась машина.
Робкими и неуверенными были ее первые шаги. Машина мучительно-долго «размышляла» над каждым ходом, часто «зевала», легко попадала в простые ловушки.
Но ее шахматное мастерство быстро совершенствовалось. Прошло совсем немного времени – и необычайный шахматист-машина уже сумела сделать ничью с гроссмейстером Самуилом Решевским.
В наши дни трудно кого-либо удивить рассказами о самых необыкновенных автоматах, даже играющих в шахматы.
В век электроники, радио и телевидения нет нужды прятать человека внутрь шахматного автомата. Он может управлять машиной с какого угодно расстояния: ясно, что машина сама, без помощи человека, не способна постигнуть все тонкости шахматной игры. Набор электронных ламп, проводов и механизмов не может стать равноправным членом многомиллионной семьи любителей шахматной игры и отвечать на неожиданные ловушки, поставленные ей человеческим разумом. Так подумают скептики, прочитав историю автомата Кемпелена и сообщение об успехах новой машины на шахматной доске.
В конечном счете это верно! За самым «умным» автоматом где-то всегда стоит человек.
Существует, однако, огромная разница между «автоматом» Кемпелена и современной шахматной машиной.
Принципиальное, качественное отличие заключается в том, что «автомат» Кемпелена – только механические руки, по воле человека передвигающие фигуры на доске. А новый автомат – электронная вычислительная машина – это электронный «мозг», самостоятельно выполняющий действия по сложной программе, составленной для него человеком. Играя в шахматы, машина уже без непосредственного вмешательства человека внимательно следит за доской, анализирует и самостоятельно отвечает на очередной ход партнера.
Мозг человека! Едва ли не самая сложная, едва ли не самая таинственная область человеческой природы. Беспрерывно познавая себя, мог ли человек оставить без внимания эту тайну из тайн живого, мог ли пройти мимо законов, которым подчиняется «думающий» аппарат?
«Если бы можно было видеть сквозь черепную крышку и если бы место больших полушарий с оптимальной возбудимостью светилось, то мы увидели бы на думающем сознательном человеке, как по его большим полушариям передвигается постоянно изменяющееся в форме и величине причудливо неправильных очертаний светлое пятно, окруженное на всем остальном пространстве полушарий более или менее значительной тенью».
Это слова великого физиолога Павлова. Он установил новые закономерности работы головного мозга и обратил внимание на то, что самые сложные и сокровенные процессы в живом организме возникают и управляются системой элементарных сигналов-приказов (импульсов-рефлексов).
Физиолог теперь может сказать, как работает мозг, какие процессы происходят, когда человек мыслит.
Вычисления – первая из областей умственного труда, которую стало возможным перевести на путь полной автоматизации. Людям удалось сложный логический процесс вычислений расчленить на ряд простейших, механических операций.
Но разве вычислительный процесс составляет какой-то изолированный участок умственной деятельности человека? Разве между вычислительной работой и другими мыслительными процессами людей стоит непреодолимый барьер, охраняющий «святое-святых» от грубого вмешательства мертвого механизма?
Математики, физики, инженеры – творцы «думающих» машин – без устали ищут пути механизации всё новых и новых отраслей мозговой работы человека. Наряду с уже привычными для нас приборами для автоматического анализа обстановки и контроля работы различных механизмов, теперь появился и электронный «мозг», который не только сигнализирует и контролирует, но и прямо выполняет сложные действия, повинуясь приказам заложенной в него специальной программы.
Уже давно человек применяет для своих целей различные усилители мощности – механические силы, превосходящие ничтожную силу его мышц в миллионы раз. С помощью пара, электричества и двигателей внутреннего сгорания он выполняет гигантскую работу – буквально горы ворочает.
Постепенно все больше усилителей вводит в жизнь человек. Современные средства передвижения по земле, воде и воздуху удлинили его ноги, управление на расстоянии – руки, телескоп усилил зрение, а микроскоп углубил его, телефон и радио усилили слух.
Электронная вычислительная машина – новый помощник человека, усилитель его умственной работы. Подобно тому, как электрические машины умножили физические силы человека, вычислительные машины проникли в мир, который еще вчера был целиком во власти мозга.
Когда я рядом со словами «мозг человека» пишу электронный «мозг», то сопоставляю их в той же мере, в какой сопоставимы глаз и фотоэлемент, зрение и телевидение, ухо и микрофон, слух и радиоприемник.
Всего несколько лет назад были построены первые «умные» машины, а сегодня они уже превратились в прямых помощников мозга. Все больше и больше работы спрашивает с них человек. И недалек тот день, когда такие машины заменят, высвободят умственный труд миллионов людей.
БЕССТРАСТНЫЙ ПАРТНЕР
Нелегко было «посадить» электронную машину за шахматную доску. Не сразу удалось составить машинную инструкцию для одной из самых древних и трудных игр.
Нужно было точным математическим языком описать правила игры, дать формулы, оценивающие ее ситуации и указывающие правильный путь к победе.
В каждой игре, даже самой простой, сталкиваются противоположные интересы, каждый партнер стремится воспользоваться ошибкой противника, повернуть игру в свою пользу и добиться победы. Математика сумела проникнуть в сложный процесс соревнования между разумными существами и раскрыть ее закономерности.
«Научить» электронную машину игре в шахматы очень трудно. Но более простые игры – «в камешки» или «крестики и нулики» – она осваивает быстро и проводит безошибочно.
На столе кучка камешков. Два мальчика увлечены незатейливой, но интересной игрой.
Правила просты. Каждый раз можно брать не больше трех камней. Выиграет тот, кто заставит партнера взять последний камень.
Игра идет с переменным успехом – случайно выигрывает то один, то другой из партнеров. А между тем исход зависит не от случайного стечения обстоятельств, а вполне закономерен. И, когда играющие в этом убеждаются, интерес сразу же пропадает. Какая же это игра, если все заранее предопределено!
Найти общие закономерности игры «в камешки» не так уж просто. Математические законы игры открыты, и теперь в нее с успехом играет машина.
В одном из павильонов научной выставки, организованной во время Британского фестиваля, ежедневно с утра до позднего вечера царило необычайное оживление: громкие споры, восхищенные возгласы и скептические замечания сменялись тишиной, полной напряженного ожидания.
Нетерпеливая молодежь, степенные отцы семейств и почтенные люди с увлечением играли в камешки с электронной машиной «Нимрод», специально построенной для игры в «Ним», похожей на нашу мальчишескую игру.
Камни раскладываются на произвольное число кучек. Но каждый может при своем ходе брать камни только из одной кучки, сколько угодно камней – даже все. Выигрывает тот, кто заберет последние.
Машина вела игру с полным знанием дела, как самый опытный игрок. Точно выполняя руководство к действию, она одерживала одну победу за другой. Только когда исход игры с самого начала был предопределен в пользу безошибочно играющего противника, машина бесстрастно извещала о своем поражении.
Кто из нас в детстве не увлекался игрой в «крестики и нулики»? На переменах, а иногда – чего греха таить! – и во время урока на листке бумаги с девятью квадратами разыгрывались самые ожесточенные сражения. Кому удастся поставить подряд три своих значка – тот побеждал. Но чаще всего игра заканчивалась ничьей. Партнеры быстро постигали немудреный секрет.
Чтобы электронную вычислительную машину приобщить к этой игре, нужно перевести на машинный язык возможные ситуации на игровом поле.
Оказывается, в этой простой игре существует несколько серий вариантов. А в каждой серии – 512 вариантов по четыре хода. Играя по любому из них, машина не проиграет. А если ее партнер невнимателен, то 360 вариантов приведут к победе.
В принципе, казалось бы, все очень просто – дело сводится к выбору наилучшего варианта хода из большого числа возможных.
Но за простотой кроются немалые технические трудности. Чтобы вложить в машину 512 вариантов по четыре хода, приходится занять все ячейки машинной электронной «памяти». Кроме того, в нее нужно еще поместить программу игры. А это значит, что всей оперативной «памяти» большой электронной вычислительной машины едва-едва хватит для немудреной игры на девяти квадратах.
Вернемся снова к шахматам. После знакомства с принципами механизации простых игр можно представить себе те огромные трудности, которые возникают при «обучении» машины квалифицированной шахматной игре.
В теории игр доказывается, что исход шахматной партии, как и в игре «крестики и нулики», предрешен первым ходом и выбором стратегии каждого из партнеров. И если бы удалось составить перечень всех стратегий и выявить оптимальные, то древняя игра потеряла бы свою привлекательность.
Как ни парадоксально, наше увлечение шахматами зиждется на том, что мы «не умеем» правильно играть, не знаем полностью математического решения этой игры.
Бельгийский математик М. Крайчик попытался хотя бы приблизительно подсчитать общее число всевозможных вариантов шахматных партий. Оно оказалось равным 2×100116. Такое число оставляет далеко позади легендарное количество пшеничных зерен, испрошенных в награду за изобретение шахмат Если бы все население земного шара круглые сутки играло в шахматы, делая ежесекундно по одному ходу, то потребовалось бы не менее 10100 веков, чтобы переиграть все варианты шахматных партий.
Любители шахматной игры могут не беспокоиться. Составить список всех стратегий и этим решить до конца задачу шахматной игры ближайшим поколениям не удастся даже с помощью самых быстродействующих машин. Шахматам пока не угрожает участь игры «в камешки».
Как же при таких условиях составить руководство к действию для машинной игры?
Оно строится на системе правил, позволяющих в каждой ситуации на шахматном поле выбрать очередной ход. Эта система правил является тактикой игры.
Чаще всего тактика строится на оценке значимости каждой фигуры. Оценка выражается числом очков. Например, король 200 очков, ферзь – 9, ладья – 5, слон и конь – по 3, пешка – 1 очко, а отсталая, изолированная и сдвоенная – по полочка.
Определенным образом оцениваются также позиционные преимущества: подвижность фигур, расположение на доске, защищенность.
С помощью чисел можно дать общую оценку своей позиции и противника. Отношение общего числа очков позиции белых к числу очков позиции черных характеризует ситуацию игры. Если оно больше единицы – преимущество на стороне белых, если меньше – более выгодное положение у черных.
Предположим, машина играет черными и должна сделать очередной ход. В ее «памяти» хранится положение на доске и отношение чисел очков в этой ситуации. Выбирая ход, машина начинает вычислять изменение этого отношения при различных вариантах. Ход, ведущий к максимальному изменению отношения в пользу машины, и будет ее выбором. Машина напечатает его на карточке.
Описанная тактика, одноходовая, приведет, конечно, к очень плохой и неинтересной игре. Гораздо лучше строить игру на расчете нескольких ходов вперед. Лучшие шахматисты умеют рассчитывать комбинации вперед на десять и более ходов. Машина гоже может играть с выбором комбинаций на несколько ходов вперед в предположении, что противник будет также отвечать наилучшими ходами. Но ее возможности ограничены скоростью работы и емкостью «памяти».
Если считать, что на обдумывание хода нельзя тратить больше 15 минут, то самая быстродействующая машина может планировать игру не более чем на три – четыре хода вперед. При огромном превосходстве над человеком в скорости вычисления машина пока не может с ним соревноваться в скорости игры за шахматной доской. Ведь ей приходится добросовестно перебрать и пересчитать почти все возможные варианты, даже те, которые человек сразу же отбрасывает, не задумываясь.
Вот партия, сыгранная машиной (белые) с человеком (черные):
1. е4 е5 2. КсЗ КГ6 3. d4 СЬ4 4. КХЗ d6 5. Cd2 Кс6 6. d5 Kd4 7. h4 Cg4 8. a4 К: f3+ 9. gf Ch5 10. Cb5+ c6 11. dc 0–0 12. cb ЛЬ8 13. Саб Фа5 14. Фе2 Kd7 15. Лgl Kc5 16. Лg5 Cg6 17. СЬ5 К: Ь7 18. 0-0-0 Kc5 19. Ссб ЛГс8 20. Cd5 С: с3 21. С: с3 Ф: а4 22. Kpd2 Кеб 23. Лg4 Kd4 24. ФdЗ КЬ5 25. СЬЗ Фаб 26. Сс4 Cho 27. ЛgЗ Фа4 28. С: b5 Ф: d5 29. Ф: d6 Лd8.
В этой проигранной для белых (машина) позиции партия была прервана.
Как видите, машина-шахматист оказалась не на высоте. Но это одна из первых партий. Вычислительная техника быстрыми шагами идет вперед. Совершенствуются методы управления электронной машиной. Уже сейчас электронная вычислительная машина решает трудные шахматные задачи и очень хорошо играет в шашки. Можно не сомневаться, что машина скоро «научится» гораздо лучше играть и в шахматы.
Что произойдет, если «посадить» за шахматную доску две машины? Могут ли они вступить в единоборство и кто из них выйдет победителем?
Конечно, могут! Машины прекрасно «поймут» друг друга, и каждый из этих бесстрастных партнеров будет упорно добиваться победы. Она достанется тому, кто обладает более совершенным руководством к действию, большей «памятью» и быстрее «соображает», то есть быстрее вычисляет.
Игры, о которых я рассказывал, характерны тем, что их исход не зависит от случая. Но для других игр дело обстоит не так.
Взять хотя бы домино или разнообразные карточные игры. Ведь их результат определяется не только ходами участников, но и «везением». Пришла хорошая карта – и выигрыш почти гарантирован. А при плохой карте самая совершенная игра мало поможет.
Можно ли приобщить электронную вычислительную машину к подобным играм? Как составить руководство к действию, учитывающее неизбежную случайность?
Оказывается, и в таких играх машина не «ударит лицом в грязь». Недавно вычислительная электронная машина «Стрела» в перерыве между основной работой сыграла свою первую партию в домино. Человек и машина играли против двух человек. И надо сказать, партнер машины не имел оснований к недовольству своим напарником. А противники очень быстро убедились, что машина играет, как самый опытный любитель, хотя и не сопровождает свои ходы мощными ударами костяшек об стол. Партию выиграли человек и машина.
Машинная игра в домино и карты тоже базируется на выборе оптимальной стратегии.
Решение задач в играх со случайными ходами производится аналогично играм с предрешенным исходом, но с привлечением законов теории вероятностей.
Существуют игры, исход которых вообще не зависит от ходов участников. Они целиком строятся на случае. К таким играм относятся, например, лото и рулетка. Для них не существует ни стратегии, ни руководства к действию. Машина, как и человек, должна здесь играть наугад.
Но, оказывается, есть игра, в которой машина предстает более сильным противником, чем человек. Это хорошо известная игра «чет-нечет». Один из участников пишет какое-нибудь число. Другой, не глядя на него, угадывает, четное оно или нечетное.
Каждый из участников может играть по любой стратегии – оптимальной здесь не существует. Стратегия может заключаться в том, например, чтобы всегда называть «чет». Но противник очень быстро разгадает такую «чистую» стратегию партнера и начнет систематически выигрывать. Поэтому каждый старается самым произвольным способом чередовать свои ходы. И если два человека будут очень долго играть, то в среднем окажется, что в 50 процентах случаев выиграет один, а в 50 процентах выиграет другой партнер. Исход большого числа игр окажется ничейным.
Но игра с машиной привела к другому, неожиданному результату. Запоминая все предшествующие ходы, машина устанавливает некоторую закономерность в случайных ходах человека, которой он бессознательно пользуется. Например, он чаще называет «чет», чем «нечет», или часто после двух ходов «нечет» делает три хода «чет» и так далее.
Раскрыв это, машина вычисляет вероятность того или другого очередного хода и выигрывает чаще, чем человек.
Оказалось, что из большого числа игр машина выигрывает уже 55 процентов. Побеждает бесстрастный автомат.
НА ЛИТЕРАТУРНОМ ПОПРИЩЕ
В наш прозаический рассказ врывается поэзия.
Ночь кажется чернее кошки этой,
Края луны расплывчатыми стали,
Неведомая радость
рвется к свету,
О берег бьется
крыльями усталыми.
Измученный бредет один кочевник.
А пропасть снежная
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.
Я показал эти стихи поэту Владимиру Котову.
– Ну что же, – сказал поэт, – стихи…
– А знаете, – перебил я его, – их написала машина!
Поэт молча взял листок со стихами, долго его рассматривал… и ушел.
Пока он раздумывает над строчками, действительно написанными машиной, расскажем, как электронный вычислительный автомат вступил на литературное поприще.
Все началось с перевода. Седьмого января 1954 года в Нью-Йорке, в конторе фирмы «Интернейшнл Бизнес Мэшинз» (ИБМ), собралась необычная публика. Здесь привыкли к посещениям деловых людей: коммерсантов, инженеров, администраторов, и вдруг сегодня больше половины приглашенных – переводчики, лингвисты, филологи.
Они пришли не случайно. Проводилась первая публичная демонстрация перевода с русского языка на английский при помощи электронной вычислительной машины «ИБМ-701».
Почти 15 лет разрозненные группы ученых трудились над машинным переводом. В 1952 году они собрались на конференцию. Математики, лингвисты, инженеры объединили свои усилия, и вот через два года машина начала переводить.
В нее на перфокартах вводили русские фразы:
«Качество угля определяется калорийностью».
«Обработка повышает качество нефти».
«Международное понимание является важным фактором в решении политических вопросов».
Машина через каждые пять – восемь секунд выдавала их английский перевод:
«The quality of cool is determined by calori content».
«Processing improves the quality of crude oil».
«International inderstandery constitutes an important factor in decision of political questions».
Во время публичного испытания машина перевела около 60 предложений.
Для такого перевода был специально подготовлен словарь из 250 русских слов, записанных латинскими буквами. Слова были взяты из области политики, математики, химии, металлургии. Их подобрали так, чтобы каждое имело два английских равнозначных по смыслу слова.
Помимо английских значений, в словаре указывались для каждого слова и три специальных кода – числа. Их использовали для управления машиной. Были разработаны также шесть синтаксических правил, обеспечивавших грамотный перевод.
Машина переводила так, как это сделал бы человек, не знающий языка, когда он переводит с помощью словаря. Человек просто отыскивает равнозначимые слова, а потом правила их расстановки. Естественно, что такой перевод очень несовершенен, но в машине и он вызвал огромные трудности.
Первая состоит в том, что специальная программа для управления переводом содержала около 2500 кодов. Это намного больше, чем программа для решения самых сложных математических задач.
Другая трудность заключалась в большом словарном объеме современных языков. Так, в немецком языке имеется около 400 тысяч слов, из которых чаще всего используется всего 5000 слов. В английском языке можно ограничиться лишь тысячей слов общего назначения и тысячей специальных терминов.
Но даже и таким небольшим количеством слов, учитывая их грамматические формы, машине оперировать трудно. Поэтому советские ученые, проанализировав работы американских и английских коллег, отвергли путь чрезмерной связи программы перевода со словарем, так как это создавало искусственные ограничения для перевода.
Была разработана система анализа предложения, позволившая устанавливать значение входящих в него слов и определять их грамматические формы.
Система анализа английской фразы и синтеза русской оказалась практически независимой от словаря и дала возможность в конце 1955 года осуществить машинный перевод.
«Как же так? – спросит каждый, кто знаком с переводом. – Ведь английский язык очень далек от русского, у них совершенно разный грамматический строй. Может быть, переводили сугубо специальный текст?»
Допустим. Но и в специальном тексте иногда встречаются чрезвычайно сложные для перевода фразы.
Например, foolproof («защищенный от нежелательного воздействия») дословно переводится как «защищенный от дурака», а charlleyhorse («судорога в икре ноги») – как «лошадь, по имени Чарли».
Не только в английском языке наблюдаются подобные явления. Один инженер получил странный дословный перевод французской фразы Absorption comfortable des vibrations («комфортабельное поглощение колебаний»), а в действительности в технике фраза означает – «гашение колебаний, обеспечивающее комфортабельность езды». Dos des anes («возвышенные дорожные неровности») буквально переводится еще смешнее – «ослиные спины».
Как видите, трудности велики. А я еще не касался переводов художественной литературы и разговорной речи, обладающих неисчерпаемым многообразием оттенков и музыкальностью слова. Вспомните, для примера, окончание повести Н. В. Гоголя «Нос»:
«…А однако же, при всем том, хотя, конечно, можно допустить и то, и другое, и третье, может, даже… ну да и где же не бывает несообразностей? А все, однако же, как поразмыслишь, во всем этом, право, есть что-то. Кто что ни говори, а подобные происшествия бывают на свете, – редко, но бывают».
Под каждым словом этого отрывка можно подписать английские слова или их сочетания, но они не передадут англичанину всего своеобразия текста повести.
И все же машина переводит.
Идея машинного перевода существует давно. Еще в 30-х годах у нас в стране велась работа в этом направлении. Изобретатель П. П. Троянский в 1933 году создал механизированный словарь.
В 1950 году была предложена машина для перевода, которой помогали два человека: переводчик-подготовитель текста, и переводчик – редактор. Роль машины в таком переводе была незначительной, поэтому ее отвергли.
…Но вот мы в зале, где установлена быстродействующая электронная счетная машина. Научный сотрудник, принимавший участие в опытах машинного перевода, показывает мне по этапам, как с момента ввода английской фразы в машину весь процесс перевода происходит автоматически, без какого-либо вмешательства человека.
Сотрудник ставит в вводное устройство машины большую бобину.
– Здесь записан английский текст, – говорит он, выдергивая из бобины небольшой кусок узкой бумажной ленты, похожей на телеграфную. – Только вместо знаков на ней мелкие отверстия. На ленте отверстиями обозначены буквы, составляющие слова. Это код переводимого текста.
Рядом установлены бобины с узкой магнитной лентой – программой работы машины по переводу.
– Вот и все, – говорит научный сотрудник. – Текст и программа готовы к вводу в машину.
Но где же русские слова, соответствующие английским? Они находятся в «памяти» машины. В каждой ячейке английское и соответствующее ему русское слово.
Подхожу к пульту управления, за который садится оператор. Прямо перед ним на панели пунктиры сигнальных лампочек Они то зажигаются, то гаснут. Оператор смотрит на них и говорит:
– Вводится текст, а теперь идет поиск по словарю.
Сигнальные лампочки вычерчивают новый след. Сотрудник поворачивает рычажки, включающие новые секции.
Когда переводит человек, он тоже пользуется словарем. Просматривая его, переводчик видит слова, составленные из букв. Другое дело в вычислительной машине. Она имеет дело с числами. Поэтому и пришлось для нее буквы переводить на машинный «язык». Английское «а» стало 16, «Ь» – 06, «w» – 13, «т» -11, «п» – 15, «х» – 09, «q» – 23 и т. д. И русские буквы: «а»– 16, «б» – 06, «в» – 13, «м» – 11, «н» – 15, «ь» – 9, «щ» – 23, «ы» – 04 и т. д.
И слова теперь выглядели как строки бухгалтерской записи: 212608, 08232016212, 2281505, 110821262830, 2126080708142280708.
Вам цифры ничего не говорят, а оператор прочитал: «the, equations, method, therefore…»
Перевод начинается с того, что машина отыскивает по своему словарю введенные в нее на ленте слова. Здесь и помогает математический язык.
Машина из каждого числа-слова в словаре вычитает число-слово, заданное перфолентой. Если остаток равен нулю, слово найдено. Все это машина делает с громадной скоростью. Одна операция сравнения занимает всего около десятитысячной доли секунды! Словарь в тысячу слов машина может «просмотреть» быстрее, чем человек успеет моргнуть глазом, – доли секунды.
А дальше, как это ни странно, машина найденные слова… «забывает». Но вместо них остается след, так называемая цифровая информация, характеризующая особенности каждого слова: грамматические признаки английского слова, номер английского слова и соответствующего русского, грамматические признаки русского слова. С этой-то цифровой информацией и имеет дело машина.
Только теперь она начинает анализировать английскую фразу, а затем строить русскую.
Это делается на основе программы перевода, в которой есть разделы: «глаголы», «существительные», «прилагательные», «числительные», «синтаксис», «изменение порядка слов».
И русское предложение, составленное из найденных машиной слов, она же строит по правилам нашей грамматики.
Так получается окончательный перевод выведенного на ленте текста.
Подходим к буквопечатающему устройству – телетайпу – и читаем на ленте переведенный текст: «метод уравнений следовательно…»
Пусть читатель не думает, что теперь можно вставить с одного конца машины английскую книгу и получить с другого конца русскую. Пока еще идет кропотливая опытная работа. Но успехи ее уже налицо.
Вот два примера переводов в таком виде, в каком они были получены из машины, без редактирования.
When a practical problem in science or technology permits mathematical formulation, the chabces are rather good that it leads to one are more differential equations. This is true certainly of the vast category of problems associated mith force and motion, so that whether we wand to know the future path of Jupiter in the heavens or the path of an electron in an electron microscope we resort to the differential equations. The same is true For the study of phenomena in continuous media, propagatian of waves, Flow of heat, diffusion, static or dynamic electricity etc, except that we here deal with partial differential equations.
This was based on an expensive experiment done by myself and Dr. R. H. Richens, of Cambridge University, in which we worked out a method of translating small sections of selected text in foreign languages. We gave an account of this at a conference in Massachusetts in 1952, after which the International Business Machines Company, inconjuction with Georgetown. University, applied our methods to give a popular demonstration which was limited to translating a few sentences from Russian into English. There is no possibility at present of translating a book as work of art.
Если практическая задача в науке или технике допускает математическую формулировку, шансы довольно велики, что это приводит к одному или более дифференциальным уравнениям. Это верно безусловно для обширной категории задач, связанных с силой и движением, так что, хотим ли мы знать будущий путь Юпитера в небесах или путь электрона в электронном микроскопе, мы прибегаем к дифференциальным уравнениям. То же верно для изучения явлений в непрерывной среде, распространения волн, потока тепла, диффузии, статического или динамического электричества и т. д., за исключением того, что мы здесь будем рассматривать дифференциальные уравнения в частных производных.
Это было основано на дорогом эксперименте, проведенном иной и доктором R. H. Richens от Кэмбриджского университета, в котором мы разработали метод перевода малых отрывков выбранного текста на иностранные языки. Мы дали отчет об этом на конференции в Massachusetts в 1952. после которого I.В.М. компании в сотрудничестве с Джорджтаунским университетом применили наши методы, чтобы дать наглядную демонстрацию, которая была ограничена переводом нескольких предложений с русского на английский. Не имеется возможности в настоящее время перевода книги как произведения искусства.
Для такого опытного перевода был составлен словарь из 952 английских и 1973 русских слов.
