сячи историй болезни, найти аналогии и на основе их анализа поставить абсолютно точный диагноз. И даже дать рекомендации по лечению. Хирургу нужно задать всего лишь один вопрос своему электронному консультанту. Только машина может дать единственно правильный ответ, и она может сообщить его почти мгновенно. Получив точный диагноз, выиграв время, можно приступать к операции...
Но... Существующие сейчас электронные вычислительные машины, находящиеся на вооружении промышленных предприятий, научно-исследовательских организаций, больниц и клиник, глухи и слепы! Всю информацию они собирают на ощупь, с продырявленных — перфорированных — карточек и лент. С электронными вычислительными машинами мы разговариваем не на своем языке, не так, как удобно нам, а так, как удобно им, машинам. Здесь принята сложная система программ, специальных машинных языков. Машинный язык — язык цифр. Какую бы задачу, вычислительную или логическую, ни решала бы быстродействующая электронная вычислительная машина, она совершает операции над цифрами и только над ними. Тысячи математиков и программистов заняты составлением алгоритмов и программ для машин, или, иными словами, переводом рабочих заданий с языка человеческого на язык машинный. Представьте себе бригаду землекопов, насыпающих по лопатке ковш гигантского экскаватора, — нечто подобное происходит и в современных вычислительных центрах. В нашем же конкретном случае вопрос хирурга попадает в диагностическую машину не раньше чем через час — время, требуемое для кодирования вопроса и перфорации ленты или карты. А час — это очень много, когда приходится сталкиваться с цейтнотом в "игре", где ставка — жизнь. Вот и приходится врачу в подобных случаях надеяться лишь на собственный опыт да интуицию.
Таких или подобных ситуаций, когда возможности, заложенные в машинах, не удается использовать из-за трудности общения с ними, можно назвать десятки и сотни. Так как электронные вычислительные машины не понимают нашего языка и не могут на нем говорить, не возможны ни разговор с ними по телефону, ни приглашение электронного консультанта на консилиум, на совещание, где порой приходится оперативно принимать решения по важнейшим техническим и экономическим вопросам, на непринужденную беседу с иностранцем, языком которого вы не владеете. Но, пожалуй, самое главное — разговор с вычислительными машинами совсем не прост, сегодня для этого необходимо в совершенстве знать программирование и машинный язык.
Постепенно в науке наметился путь решения этой проблемы: нужно создать машины, понимающие язык человека, такие машины, которые могли бы слышать и понимать услышанное, подчинялись бы буквально каждому нашему слову. Создание машин, воспринимающих голосовые команды, значительно облегчило бы деятельность человека-оператора, так как отпала бы необходимость перекодировки словесно выраженных понятий и команд в сложно координированные акты клавишного или кнопочного управления. Научив машину слушать и понимать нашу речь, мы смогли бы не только улучшить обмен информацией между человеком и машиной, но и эффективно использовать последнюю для совершенствования контактов между людьми. Как, например, услышать человека, опустившегося на дно моря, как быстро и правильно обучить людей чужим языкам? На все эти вопросы мы могли бы, вероятно, получить ответы у машины, которая научилась бы понимать нас "с полуслова".
Каковы же место и роль бионики в решении проблемы "человек — машина"?
Рис. 5. Схема обмена информацией между человеком и машиной (по В. В. Ларину). А — современное положение дела: человек получает от машины только зрительные и слуховые сигналы и дает машине команды только путем двигательных актов; Б — перспективы расширения поступления информации от машины к человеку и обратно через не используемые сейчас анализаторы (осязание, проприоцептивная чувствительность и т. д.)
В настоящее время обмен информацией между человеком и машиной осуществляется по сравнительно небольшому числу каналов, главным образом посредством выполняемых двигательных актов: нажатием кнопок, ключа телеграфного аппарата, клавиш, перемещением рычагов, педалей, поворотом рулевого колеса и т. п. Что же касается информации, поступающей от машины к человеку, то она сводится лишь к звуковым и световым сигналам (включение различных табло, цифровая индикация). Между тем возможности связи человека с машинами значительно обширнее, чем это имеет место сейчас (рис. 5). Достаточно напомнить, что, кроме зрения и слуха, человек обладает обонянием, осязанием, вкусом, а также проприоцептивной чувствительностью. Все эти входы живой системы — человека — могут весьма успешно использоваться для ввода в машину самой разнообразной информации. И бионика идет именно по этому пути. В целях обеспечения наилучшего общения человека с машиной бионика пытается широко использовать биологические принципы в технике. Иными словами, в отличие от кибернетики и инженерной психологии, пытающихся разработать оптимальные методы использования человеческих возможностей для управления сложнейшими техническими системами, бионика идет по пути улучшения связи человека с машиной не за счет рационализации человеческих качеств, а за счет "биологизации" машин. Примером может служить проводимая в настоящее время работа по созданию "слышащих" машин.
Такую машину нужно прежде всего снабдить отличным слуховым аппаратом. Это задача, так сказать, номер один. Но услышать сообщение — распознать "слуховые образы" — еще полдела. Нужно также научить машину "понимать" его смысл — в противном случае автомат превратится в некое кибернетическое подобие гоголевского Петрушки, который, как известно, отличался тем, что все читал с равным вниманием. Его увлекал сам процесс чтения: "... что вот-де из букв вечно выходит какое-нибудь слово, которое иной раз черт знает что и значит". "Научить" машину "понимать" человеческую речь — задача номер два. Обе задачи неотделимы друг от друга — это типичные бионические проблемы.
Итак, бионический аспект рассматриваемой нами проблемы "человек — машина" ("человек — автомат") заключается в поиске новых путей для построения машин (автоматов), наилучшим образом согласованных с человеком-оператором. Задача состоит в создании своеобразного симбиоза человека и машины, т. е. такой их кооперации, при которой машина будет выполнять устные команды, заданные инструкции или выдвигать гипотезы и доказывать их, а человек — оценивать их и давать новые распоряжения или инструкции. Процесс общения человека с машиной нельзя разделять. Для достижения этого нужно усовершенствовать (формализовать) обычный язык так, чтобы каждое сообщение человека при его связи с машиной имело для нее определенный логический вес. В этом направлении уже получены некоторые результаты.
По сообщениям американской печати, датированным январем 1962 г., в Корнельском университете был разработан первый перцептрон "Тоберморей", способный "опознавать" произносимые слова. Система памяти этого экспериментального перцептрона содержала около 1000 ячеек, а электроакустический преобразователь (микрофон с последующей записью на магнитную ленту) принимал до 1600 отдельных акустических сигналов. Почти одновременно или немного позднее сотрудники Иллинойского университета разработали динамический преобразователь сигналов для выделения инвариантов, т. е. неизменных частотных составляющих, служащих основой данного звука речи. Этот прибор содержит систему фильтров и дифференцирующих цепей, при помощи которых производится разложение звуков на частотные составляющие и выделение инвариантов. Создатели прибора считают, что он может быть использован для разработки системы автоматического опознавания слов, а также для предварительной обработки данных в адаптивных системах.
Значительная и даже, пожалуй, основная часть исследований, проводимых в США в области распознавания речи, посвящена созданию квазислуховых автоматов для военных целей. Так, по контракту с Министерством обороны США одна фирма разработала "обучающуюся" машину "Кибертрон" типа К-100, предназначенную для распознавания сигналов гидролокационного устройства. Процесс самообучения проводится путем сравнения записей на перфоленту блока памяти сигналов, создаваемых звуколокационным устройством, с последующей записью других сигналов, например сигналов, создаваемых надводным кораблем, которые по своему частотному спектру близки к сигналам от подводных лодок. Машина сравнивает эти сигналы и выдает ответ. Процесс повторяется до тех пор, пока ответ не будет правильным. Обученная таким образом система, по сообщениям американской печати, обеспечивает быстрое и правильное распознавание шумов, подводных лодок с ошибкой не большей, чем у самого опытного оператора гидролокационной станции. Кроме машины типа К-100 фирма разработала другой вариант — "Кибертрон" типа К-200, предназначенный для распознавания слов английской речи.
Сегодня оператору и диспетчеру приходится не только наблюдать, но и активно вмешиваться в производственные процессы, регулировать, управлять ими. В таких случаях управление голосом могло бы существенно облегчить работу. Учитывая это, в нашей стране и за рубежом в последние годы разработан ряд устройств, срабатывающих при произнесении заранее определенных командных слов. Так, например, несколько лет назад в Институте электроники, автоматики и телемеханики Грузинской ССР была создана экспериментальная тележка несколько необычной формы. Ученые научили ее выполнять 7 слов-команд. Как удалось им достичь этого? Если одно и то же слово повторять много раз и притом разными голосами, а затем изучить сделанную запись, то можно найти общие черты, характерные только для данного слова. Составленная на основе такого исследования схема закладывается в машину. И тогда, принимая через микрофон уже знакомые ей сигналы, она реагирует на них включением вполне определенных приборов. Повинуясь командам оператора, металлическая тележка срывается с места и послушно движется вперед, поворачивает налево или направо и по сигналу "стоп" мгновенно останавливается. А ведь вместо металлического зверька легко себе представить "понимающих" устные команды-приказы прокатные станы на заводе, работающие в поле тракторы и любые другие машины.