оптимальные режимы регулирования и управления. При этом электронные вычислительные машины не отличались от классических регуляторов старого типа, поддерживавших регулируемый процесс на заранее рассчитанном уровне или изменявших его по наперед заданному закону. И им было безразлично, если в управляемом объекте что-то почему-то нарушалось: какая-то деталь ломалась (если это станок), изменялось качество топлива (если это печь для варки стекла, стали или чугуна). Они просто не были в состоянии «сообразить», что теперь надо действовать иначе, чем им приказано. Поэтому в сложных или аварийных случаях машина, слепо следуя заданной программе, управляла не наилучшим образом. Она оставалась лишь дисциплинированным исполнителем, неспособным ни к какому творчеству. Таким оказался автопилот, вернее — один из его вариантов.
На испытании конструктор и летчик для страховки сидели в пилотской кабине. Все шло хорошо, но приземлились они совсем не там, где полагалось. До аэродрома не долетели. Оказывается, самолет обледенел. Но вместо того чтобы изменить режим работы двигателя, автопилот слепо выполнял заданную программу, в которой не была учтена возможность обледенения.
И горючего не хватило. Однако сумей автомат учесть изменившиеся условия и подобрать соответствующий режим двигателя, они могли достичь цели. Это была первая стадия цивилизации. Скажем, каменный век машин.
А затем машины научились управлять объектами, поведение которых можно было описать математическим путем, но не были известны наилучшие пути управления. Тут уже они проявили себя как «разумные существа», способные сравнивать, анализировать и проявлять «смекалку».
И наконец, настала третья стадия цивилизации, когда ученые попытались применить электронные машины там, где не известны ни законы поведения объекта, ни пути управления им. Таким процессом оказалась, как ни странно, варка чугуна. Математическим путем этот технологический процесс описать пока нельзя. Тайны клокочущей домны еще не раскрыты. Поэтому нельзя заранее дать исчерпывающую программу действия управляющей машине. И тогда решили поступить иначе.
В математическую машину ввели приближенную программу регулирования, учитывающую лишь основные, в достаточной мере изученные законы, которым должна следовать машина при управлении процессом. Но в то время как к машине присоединяются все измерительные приборы, контролирующие ход процесса, исполнительные органы, управляющие им, к машине не присоединяются. Естественно, возникает вопрос: как же работает такая машина, если она не связана непосредственно с регулирующими органами? Если она только «видит», но сделать ничего не может? Действительно, первое время машина не управляет. Она лишь начинает проходить курс обучения.
В период обучения регулирующими органами манипулирует квалифицированный оператор. Даже не зная зачастую всех законов, властвующих над процессом, или зная их приближенно, он управляет им на основании своей многолетней практики. Хороший оператор компенсирует незнание точных законов опытом, интуицией, которые он приобрел раньше, наблюдая и осмысливая ход процесса.
Чем же занята в это время машина? Получая от измерительных приборов данные о ходе регулируемого процесса, она выполняет необходимые расчеты по заданной ей программе. Она сравнивает результаты своих вычислений, цель которых — определить положение регулирующих органов, с тем положением, которое устанавливает оператор. На основании такого сравнения в программу вводятся необходимые изменения, а в некоторых случаях машина сама видоизменяет заданную ей программу, чтобы свести к минимуму разницу между вычисленным положением регулирующих органов и тем, которое устанавливает оператор.
Постепенно уточняя и дополняя программу, устраняя имеющиеся в ней дефекты, машине удается добиться достаточно полного совпадения результатов вычисления и того положения регулирующих органов, которые устанавливает специалист.
Таким образом, машина обучается у опытного оператора. После курса обучения машина с успехом заменила учителя и в дальнейшем вела плавку самостоятельно.
Этот опыт красноречиво продемонстрировал, что возможности кибернетических машин если и не безграничны, то все еще не использованы в достаточной мере. Многое зависело от программы, вернее — от людей, составляющих ее для машины. Зависело от их искусства, от умения гибко использовать особенности машины, умения так препарировать проблему, чтобы машине оставалось лишь со сказочной быстротой «перемолоть» ее в своем искусственном мозгу. Но где взять этих людей?
В годы, которые теперь кажутся такими отдаленными, вопрос с программистами был одним из самых больных. Никакие вузы их не готовили. Мало кто знал, какая подготовка им требуется. Берг предпринимает ряд попыток организовать курсы, факультеты нового профиля. В Совете происходят обсуждения — кем должен быть программист: математиком, логиком или специалистом особого профиля. Только на первых порах машине давали чисто математические задачи. Стоило задуматься о возможностях машинного перевода, и становилось ясно, что программистами должны быть лингвисты. Когда дело дошло до машинной диагностики, программы для машин стали составлять врачи, а потом психологи, педагоги. И просто старые опытные заводские мастера, конечно с помощью программистов.
Берг ввел в Совет математиков, которые занимались созданием теории программирования и простых методов составления самых сложных программ. Задача ставилась жестко — разработать методы, доступные людям, знающим математику в сравнительно небольшом объеме.
Сначала казалось, что без участия математиков просто невозможно составить программу. Этот взгляд базировался на убеждении, что электронные машины могут решать только те задачи, которые подчиняются законам формальной логики, то есть четким математическим правилам. А такие задачи выражаются через элементарные логические комбинации и простые арифметические операции. Лишь постепенно конструкторы поняли, что машины могут обучаться в процессе работы. Что им вовсе не обязательно следовать за первоначально заданной программой действий, что саму программу они могут менять на основании собственного опыта.
Составляя программы, способные видоизменяться в процессе работы, ученые постепенно добились возможности применения управляющих машин даже в тех случаях, когда регулируемый процесс еще не изучен математически и составить исчерпывающую программу действий машины невозможно.
В программе машины оказалось даже возможным предусмотреть оценку будущего поведения управляемого объекта. Для этого машина должна просчитать несколько вариантов его поведения при различных возможных изменениях внутри системы и во внешней среде. Получив различные результаты и оценив их с точки зрения заранее заданного критерия (например, по минимуму расхода горючего или по качеству продукции), управляющая машина выберет наилучший вариант. Такая машина как бы приспосабливается к изменениям условий, к управляемому объекту. Она запоминает лучший вариант управления, обучается в процессе работы, накапливает опыт, знания, то есть действует как человек. Как человек, она сама с течением времени постепенно приобретает черты «самонастраивающейся», «самоорганизующейся» системы.
Создавая программы, предусматривающие самоорганизацию, приспособление машин, кибернетики тем самым расширяют возможности математических электронных машин за рамки формальной логики, дают возможность машине самой найти тот путь действия, который человек не может ей конкретно указать.
МОГУЩЕСТВО «ДА» И «НЕТ»
Эта удивительная особенность кибернетических машин совершенно перевернула взгляд людей на возможности техники, открыла многочисленные новые области приложения кибернетики.
На «думающие» машины обратили внимание физиологи.
А нельзя ли, решили они, использовать эти машины для изучения тех самых умственных действий человека, которые так блестяще имитируют машины? Для познания процессов, происходящих в мозгу человека, в его нервной системе? Не помогут ли они понять законы жизнедеятельности организма, процессы, протекающие в его органах, их взаимосвязь, чуткую и точную работу нервной системы, сложную и мудрую деятельность мозга, природу чувств, разума, воли, темперамента? Не научат ли машины людей управлять всеми сложными процессами в живом организме?
Точнее, нельзя ли использовать кибернетические машины в качестве моделей?
Пока ребенок подрастает и познает мир, он ломает не одну игрушку: что там внутри? Чтобы изучить работу органов, нервной системы, мозга человека, ученым, увы, было недостаточно экспериментов над
