Строить дома, выращивать хлеб, воспитывать детей - это дело сложное, требующее больших как физических, так и умственных затрат. В любом трудовом процессе прочно связаны между собой тот, кто работает, - человек, и то, к чему он прикладывает свой труд, -объект. Для того, чтобы процесс этот дал нужный результат, им следует управлять. Сколь ни разнообразны виды человеческой деятельности, в управлении ими всегда много общего. Например, капитан управляет своим кораблем. Это понятно... Но ведь и забивание гвоздя можно рассматривать как процесс управления молотком... При этом приходится решать четыре задачи.
Во-первых, человек должен знать или вовремя определить, какой результат он хочет получить, то есть сформулировать цель управления.
Во-вторых, он должен выяснить, что представляет из себя управляемый им объект и в каком состоянии или положении он находится в данное время, то есть собрать информацию об объекте.
В-третьих, на основании этой информации человек должен определить, что конкретно необходимо сделать, чтобы изменить состояние или положение управляемого объекта. Для этого полученную информацию следует, как правило, обработать. Не исключено, что возможных вариантов дальнейших действий окажется несколько.
И, наконец, в-четвертых, из имеющихся вариантов нужно выбрать наилучший (принять решение) и практически осуществить его (оказать управляющее воздействие).
Попробуйте проследить за своими действиями в течение всего дня. Вы увидите, что почти на каждом шагу вам приходится сталкиваться с необходимостью запускать вышеуказанный «четырехтактный двигатель». Если ситуация для вас привычна, это делается почти автоматически (городской житель переходит улицу). Если же ситуация незнакома (сельский житель переходит проспект большого города, в который он вообще попал впервые), можно сразу и безнадежно «увязнуть» уже на первых шагах.
Для нас сейчас важно то, чем отличаются эти четыре этапа решения задач управления - в смысле затраты на них умственных усилий. Первый и последний - формулировка целей и принятие решения -часто сложны по существу и требуют, что называется, творческого подхода, то есть опыта, смекалки, интуиции. Выражаясь современным языком, они трудно программируются, так что здесь человеческий
мозг пока не имеет себе равных соперников. И чем лучше он справляется с этими задачами, тем больше отличается от электронного мозга существующих вычислительных машин. Что касается сбора и обработки информации, то для этих процессов в большей степени характерна трудоемкость, чем сложность. Чем шире диапазон и чем выше острота восприятия ваших органов чувств, чем быстрее вы считаете, вычисляете, сравниваете, чем лучше работает ваша память, тем проще вам будет справиться с этими проблемами.
И вот здесь-то информационные машины не только успешно соперничают со своими создателями, но и, как правило, далеко превосходят их уже сейчас. Даже простые конторские счеты оказываются незаменимым помощником кассира, что же касается электронно-вычислительных машин, то их помощь человеку в самых разнообразных делах поистине трудно оценить. Например, многие научно-технические задачи, такие - как управление полетом космических кораблей или обработка данных переписи населения, практически не могли быть решены без применения ЭВМ.
Пока мы упомянули о том, чем отличается мозг человека от электронного мозга машины. А как насчет их сходства? Ответить на этот вопрос трудно по одной причине. Мы более или менее хорошо представляем себе, как работает машина, - поэтому, собственно, и сумели ее сделать. Но, несмотря на все успехи анатомии, физиологии и психологии, мы пока имеем довольно туманные сведения о «работе» нашего мозга. Каждое открытие в этой увлекательной и практически важной области влечет за собой возникновение новых загадок, и конца им не видно. Но все ли пути испробованы? Способна ли биология сама по себе раскрыть эту тайну? Здесь уже упоминалось о принципе: знать - значит уметь сделать. Но разве не справедлив бывает и обратный принцип: сделать - значит узнать? Разве не появился сначала паровой котел, а потом уже - термодинамика, объясняющая принципы его работы? Разве не научились люди сначала выплавлять металл, а потом уже поняли, что происходит в сталеплавильной печи (да и то еще не до конца)? Такой метод науке тоже известен. Он называется моделированием. Создав даже упрощенную модель какого-либо природного явления, можно довольно много узнать о нем, о его сущности и причинах. Может быть, именно этим объясняются давние и многочисленные попытки человека искусственно воспроизвести как можно более похожее на него существо?
Первые волшебные люди сказок и легенд были просто вылеплены из глины или, скажем, снега, как наша Снегурочка, а то и совсем взялись неизвестно откуда. Но уже средневековые алхимики приходят к идее возможности создания химическим путем искусственного существа -«гомункулюса» (маленького человечка), о чем упоминается в «Фаусте» Гете. В XIX веке герой романа английской писательницы Мери Шелли химик Виктор Франкенштейн практически осуществил эту идею и выпустил в мир уже не маленькое, а громадное существо -знаменитое чудовище Франкенштейна. Через сто лет в пьесе Карела Чапека искусственных людей, названных «роботами», начнут выпускать уже промышленным способом... Это все, так сказать, умозрительные попытки. Не было недостатка и в практических. Французский механик XVIII века Жан де Вокансон, например, был просто одержим идеей изготовления механического человека. Правда, начал он с более простой модели - с искусственного ангела, за что и был изгнан из монастыря, где воспитывался.
Вершиной стараний Вокансона стала кукла-флейтист, имевшая не только большое внешнее сходство с человеком, но и самостоятельно исполнявшая на флейте около дюжины различных музыкальных пьес.
Вообще XVII-XVIII века в истории науки - это время расцвета механики. Всеобщий универсальный характер законов этой науки дал повод некоторым ученым сделать первые далеко идущие выводы относительно природы человека. В 1747 году вышла книга французского философа Жюльена Ламетри с весьма характерным названием: «Человек-машина». В ней содержались якобы
неопровержимые доводы в пользу того, что глубокое постижение основ механики объяснит все явления природы, в том числе и наиболее загадочное из них - человеческое сознание. Тем более, что к этому времени уже были известны попытки механического моделирования такой важной стороны человеческого мышления, как законы образования логических суждений. Еще в XIII (!) веке этим «грешил», оказывается, испанский богослов Раймунд Луллий, а в XVII веке знаменитый философ и математик Г. Лейбниц возвел этот «грех» в ранг высокой научной добродетели.
Луллий, Лейбниц и все их последователи (каковыми в наши дни следует считать конструкторов ЭВМ) не пытались достигнуть внешнего сходства автомата с человеком. Моделируется не сам человеческий организм, а лишь одна его функция - логическое мышление. Тем не менее, именно этот путь привел нас к сегодняшнему положению вещей, когда мы с достаточной серьезностью вынуждены обсуждать щекотливый вопрос: а не может ли машина и впрямь стать человеком? Ну, не человеком, а хотя бы чем-то вроде? Или хотя бы... слегка обрезать усы некоему профессору математики?
Следствие по делу о состоянии
Человеческий язык - это одна из самых удивительных и странных вещей в природе. С одной стороны - это главное средство нашего общения и взаимопонимания. С другой стороны - непонятно, как ему удается стать таким средством. Взгляните, сколько в нем заложено возможностей для путаницы: все эти двусмысленности, «образные выражения» и «переносные смыслы». «Покажите язык!» - говорит вам врач, и вы покажете его совсем не так, как школьному приятелю на уроке. «Немедленно сдайте язык!» - говорит преподаватель студенту, и тот отправляется не к хирургу, а в библиотеку и открывает учебник.
Проблема машинного перевода остается поэтому доселе нерешенной, хотя над ней ломают голову множество умнейших людей. Вы, конечно, понимаете, что речь идет не о переводе денег по почте, а о переводе текстов с одного языка на другой.
Взять хотя бы слово «состояние». Для кибернетика это слово означает одно, а для юриста совсем другое. Как объяснить это машине? А человек понимает!.. Но не торопитесь объявить машину глупой. Дело в том, что человек не понимает, как он это понимает. А если бы понимал, то и машине объяснил. И была бы решена проблема перевода и многие, многие другие.
Когда мы чего-либо не понимаем, то начинаем употреблять слова: «загадочно», «таинственно», «удивительно». Например, наши творческие способности. Можно понять теорию относительности, но как Эйнштейн до нее додумался - это же уму непостижимо! Вместе с тем, когда загадочное становится ясным, налет таинственности исчезает. Решить дифференциальное уравнение, сделать телевизор, рассчитать траекторию запуска искусственного спутника - когда все это становится доступным, осуществимым, исчезает очарование неведения. Зато появляется возможность автоматизации.
Человеческий разум - это, безусловно, человеческое состояние. В каком смысле? В любом! И мы им очень дорожим. Не зря наш профессор обиделся на своего электронного коллегу. Ему и в голову не пришло бы обижаться на автомобиль за то, что тот гораздо быстрее, на подъемный кран за то, что тот гораздо сильнее. Да эти уважаемые технические устройства и не способны хвастаться и обзываться. Кроме того, они понятны. А вот машина-математик понятна только до определенного предела, до того, на котором пока стоим мы сами. Дальше начинается чудо, «мистика» и... опасность?
Но ведь, позвольте, мы же только что говорили, что машину можно научить лишь тому, что для нас самих тайны не составляет, что мы можем изложить в виде четких логических рассуждений. Пока это так. Но вот беда. Наша логика, оказывается, способна на довольно злые шутки! Доказано, например, что, исходя из одних и тех же предпосылок, пользуясь одними и теми же правилами, можно вывести два полностью взаимоисключающих утверждения. Более того, в рамках той же логической системы можно высказать утверждение, которое вообще не может быть доказано, если не вводить новых условий и предложений. Эти результаты составляют содержание так называемой теоремы Геделя - одной из великих теорем XX века. Приведем пример. Если в качестве исходного пункта мы возьмем аксиому - «Бог всемогущ», то теория, построенная с учетом это