7 років тому
Немає коментарів

Sorry, this entry is only available in
Російська
На жаль, цей запис доступний тільки на
Російська.
К сожалению, эта запись доступна только на
Російська.

Кибернетика в значительной степени уже машинизировала расчетную часть научного, технического и хозяйственного ана­лиза, поставила на новые рельсы работу конструктора, необы­чайно расширила возможности автоматизации и управления.

Разработанная к настоящему времени аналогия между ра­ботой кибернетической машины и живым мозгом помогла не только проверить ряд новых гипотез о работе центральной нервной системы при помощи метода моделирования, но и вплотную подойти к практическому созданию систем, по своим функциям, конструкции и характеру работы приближающихся к мозгу. Создание таких систем — важнейшая задача бионики. Она разбивается на несколько самостоятельных и сложных вопросов, которые в свою очередь также могут быть подраз­делены. Основные из них следующие:

1. Моделирование отдельных функций центральной нервной системы, таких, например, как способность к обучению, само­обучению, самоорганизации, самонастройке, самокоррекции, способность к обобщению и синтезу, образованию понятий, образов, способность к анализу, классификации, узнаванию и т. п.

2. Моделирование основных свойств и элементов централь­ной нервной системы, например образования временной связи, нервной клетки (нейрона), и т. п.

3. Исследование некоторых характеристик работы основ­ных блоков машины «живой мозг».

4. Исследование принципов конструирования систем с ог­ромным числом элементов.

5. Чрезвычайная миниатюрность и экономичность мозга.

6. Надежность работы мозга.

Остановимся коротко на каждом из этих вопросов. Первый из них — вопрос о некоторых свойствах мозга, которые лучше назвать способностями мозга. Проблемой обучаемости инфор­мационных машин (а именно под этим углом зрения современ­ная наука рассматривает центральную нервную систему) ин­тересуются биология, физиология высшей нервной деятельно­сти, психология, теоретическая, техническая и биологическая кибернетики. Со своих позиций к этому вопросу подходит био­ника, которая изучает принципы обучаемости и самообучаемо­сти живого мозга с целью использования полученных при этом знаний для построения аналогичных технических систем.

Конкретная направленность технических устройств всегда связывает подобные исследования с совершенно определенны­ми практическими задачами. Основная из них: построение устройств для автоматического чтения рукописного текста и автоматического восприятия устной речи человека. В настоя­щее время рассматривают возможность решения этой задачи единственно на пути разработки совершенных обучаемых и самообучаемых машин, а для этого необходимо обратиться за примерами к живой природе.

На первый взгляд, могут показаться странными затрудне­ния, которые здесь возникают. Ведь мы великолепно владеем способностью обучаться. Что ж нам так прямо и не исполь­зовать наши знания о том, как мы это делаем при построении обучаемых и самообучаемых машин? Зачем специальные био­нические исследования? А дело оказывается просто в том, что люди сами не знают толком, с необходимой детализацией, как они учатся, как приобретают опыт, как протекает у них про­цесс творчества, распознавания и т. п. Чтобы разобраться в механизмах, ответственных за протекание этих процессов, не­обходимо изучать их на живом материале.

Сейчас уже сделаны первые шаги в изучении этих механиз­мов на живом объекте и на математических и инженерных моделях.

В Калифорнии молодой американский ученый Ф. Розен­блат и в Киеве молодой советский ученый В. Ковалевский по­строили первые варианты узнающих обучаемых машин. Эти машины в настоящее время после прохождения специальных «курсов обучения» могут уверенно распознавать нарисованные рукописные знаки и простые геометрические фигуры, такие, как круг и прямоугольники.

Молодые московские ученые М. Бонгард и М. Браверман ведут исследования, программируя узнающие машины на уни­версальных вычислительных машинах. Если электронные ма­шины позволяют воочию представить себе инженерные труд­ности, которые предстоит преодолеть, то программное постро­ение (как часто говорят, моделирование) узнающих машин позволяет без больших затрат денежных и материальных средств проверять различные принципы работы таких машин. Все они основываются на глубоком изучении биологических исследований и проведении специальных проверочных экспе­риментов.

Моделирование условного рефлекса и нервной клетки на­чали кибернетики для того, чтобы исследовать основные эле­ментарные звенья работы центральной нервной системы — основного управляющего органа живого существа. Но оно всегда ограничивалось построением либо демонстрационных моделей вроде всевозможных игрушек: «мышей», «черепах», «лисиц» и т. п., либо условных электронных моделей для экс­периментальных исследований их динамики и сравнения с динамикой животного. Кибернетические игрушки делали в основном инженеры, большей частью поверхностно знакомые с биологией. Условные же модели строили биологи, которые обычно плохо знают технику. Однако вся эта работа не про­шла даром.

Бионика указала на ряд практически важных задач, в ко­торых эффективно были использованы перестраивающиеся в процессе работы сети из пороговых элементов — основных элементов всех кибернетических игрушек и условных элект­ронных биологических моделей. Ей удалось также найти хоро­шие инженерные решения для эффективного построения таких сетей.

Наиболее интересны задачи использования таких адапти­рующихся пластических систем для автоматизации управления сложными технологическими процессами. Постоянные из­менения большого числа параметров, которые необходимо контролировать, и основанные на интуиции пределы, в кото­рых должны находиться эти параметры в тот или иной момент, делают такие процессы чрезвычайно дорогостоящими и тре­бующими высококвалифицированных кадров. Использование приспосабливающихся систем автоматического управления сыграет огромную роль в деле резкого повышения экономич­ности этих процессов.

Изучение аналогии между работой современных универ­сальных вычислительных машин с программным управлением и работой мозга, начатое опять же кибернетиками, привело к интересному положению. В любой универсальной вычисли­тельной машине можно легко выделить пять частей: входное устройство, выходное устройство, запоминающее устройство, арифметическое устройство и устройство управления.

Естественно было рассматривать входное устройство как аналог системы чувствительных органов животного, выходное устройство как аналог системы нервных окончаний, воздейст­вующих на его «исполнительные органы» — мышцы и железы, а совокупность устройств — управления, арифметического и запоминающего, как аналог центральной нервной системы. Выделить в мозгу части, ответственные за вычисления, запо­минание и управление этими процессами, оказалось делом да­леко не таким простым. Возник вопрос: возможно ли вообще выделить в работе мозга эти функции, и в принципе: разде­ляются ли они в мозге пространственно?

В настоящее время в результате большой работы, проде­ланной в области построения обучаемых и приспосабливаю­щихся машин, стало ясно, что современная универсальная вы­числительная машина как аналог мозга не является вполне удовлетворительной. Механизмы мозга, осуществляющие функции переработки, запоминания и информации и управле­ния этими процессами, по всей вероятности, в значительной своей части содержат, помимо элементов дискретного, релей­ного, переключательного действия, элементы, которые дейст­вуют непрерывно. Изучение механизмов, осуществляющих эти функции, представляет одну из очень важных задач бионики. Наиболее актуально и четко здесь стоит вопрос о способах ре­гистрации, хранения и считывания информации в живом моз­ге. Можно сказать, что это самая «теоретическая» проблема бионики, так как именно в этой области и сама биология рас­полагает очень малыми знаниями.

Таким образом, здесь бионикам предстоит провести еще большие непосредственно биологические исследования, преж­де чем строить какие-либо технические устройства. Однако сейчас можно выявить целый ряд «технических» характерис­тик живого мозга, связанных с осуществлением функций запоминания и переработки информации. Это также представляет большой практический интерес, ибо указывает пределы воз­можного или, как сказали бы математики, дает верхние оцен­ки сложности технических систем, если считать живой мозг «потолком» возможного.

Так, известно, что мозг содержит около 10 миллиардов нервных клеток и около 10 триллионов нервных «проводов». Как организовать процесс построения таких сложных систем? Ясно, что это нельзя делать вручную. Более того, здесь не под­ходят известные методы автоматизации. Может быть, «выра­щивать» вычислительные машины так же, как вырастает по­степенно мозг? Ученые серьезно исследуют эту возможность. Советский математик А. Колмогоров и американский матема­тик Дж. Нейман описали математические принципы построе­ния машин, которые бы сами себя доращивали и воспроизво­дили бы себе подобных. Однако, как говорят, скоро сказка сказывается, да не скоро дело делается! Сейчас проводятся только самые первые экспериментальные исследования этой возможности. Они основываются на способности кристаллов расти в концентрированных растворах.

Важно отметить, что современные универсальные вычис­лительные машины содержат не более нескольких сотен тысяч элементов и соответственно нескольких миллионов соедине­ний. При сравнительной простоте такие машины имеют огром­ные размеры и занимают жилую площадь куда большую, чем приходится на целую человеческую семью. Это устройства ста­ционарного типа, которые «не выносят» жары, мороза, сырос­ти, тряски и тому подобных неприятностей, которые человек (а с ним и его мозг) легко и естественно переносят.

По сравнению с машиной живой мозг невероятно миниатю­рен. Плотность «монтажа» мозга огромна. Человек может бе­гать, прыгать, переносить перегрузки, сотрясения и при этом ни на минуту не нарушать работу самой сложней из известных кибернетических машин —своего мозга. Более того, даже если нормальная работа мозга будет нарушена в результате трав­мы, то она сама восстанавливается. Конечно, здесь не имеют­ся в виду случаи тяжелых травм.

Мозг очень экономичная машина по сравнению с вычисли­тельной машиной. Он потребляет в сутки энергии порядка 1000 килокалорий. Однако не надо забывать, что на его долю приходится примерно одна пятая энергии из той, что потреб­ляет весь организм.

Мозг очень надежная система по сравнению с вычисли­тельной машиной. Каждая нервная клетка работает очень точ­но и без перебоев в течение огромного времени по сравнению с элементами вычислительных машин. Однако в такой степе­ни, как мозг человека, который содержит миллиарды элемен­тов, надежность системы не может быть обеспечена только надежностью его элементов, какими бы совершенными они ни были.

Конструкция мозга позволяет осуществлять надежную ра­боту благодаря параллельной работе многих ее элементов при выполнении одной и той же задачи. Поэтому конструкции моз­га бионики уделяют также большое внимание, подробно ана­лизируя архитектуру соединения элементов. Это позволит не только использовать открытый природой принцип компактно­го размещения, но и выяснить способы «запараллеливания» элементов, которые использовала природа для осуществления надежной работы систем из миллиардов элементов.

Бионические исследования живого мозга чрезвычайно мно­гообразны. Все они связаны с изучением биологии мозга с целью использования этих знаний при разработке новых уп­равляющих систем.

В современной технике создалось своеобразное положение: для того чтобы эксплуатировать управляющие машины, чело­веку все время приходится повышать свою квалификацию. Машины становятся все менее понятны в своих действиях.

Когда были построены универсальные вычислительные ма­шины, человек должен был программировать их работу. С развитием методов автоматического программирования про­граммирование стало доступно только опытным специалистам.

Современная техника ставит задачу построения гибких «умных» машин с широкими возможностями. Однако эти ма­шины должны, кроме того, быть максимально доступны для эксплуатации. Это, в свою очередь, требует создания таких ма­шин, которые бы «понимали» задачи, формулируемые обычной человеческой речью, и которые бы, в свою очередь, сами выда­вали результаты, не требующие большого труда для их пони­мания. Исследования принципов построения таких машин — дело наиболее отдаленного будущего бионики. Они связаны с изучением механизмов сознания и речи — высших способно­стей живого мозга человека, самой замечательной кибернети­ческой машины, которую создала природа.

Что же касается дискуссии, которая ведется на страницах нашей печати, то ответ на некоторые обсуждаемые вопросы лучше всего дал молодой советский ученый А. М. Бланк:

«Некоторых оскорбляет мысль, что может быть создано ус­тройство с более мощным разумом, чем у человека. Говорят, что это абсурд, ибо «машина не может быть умнее своего соз­дателя». Когда-то кое-кому очень не хотелось ходить в потом­ках обезьян. О вкусах не спорят, но такие рассуждения непра­вильны. Человеческое не сводится только к разуму, и дело не в перевороте в ряду материальных систем, а в счастье, завое­ванном для всего человечества, в огромной силе челозека. Сей­час машина сильнее, памятливее и быстрее человека. И хоро­шо, если человеку будут служить машины, снабженные мощными логическими средствами. Точно так же как обычному человеку подчиняется сильный трактор, так будет повиновать­ся и созданный им мощный логический автомат.

Вопрос о специфике человека, о его отличии от машины надо решать здраво, исходя из того, что всем известно. Чело­век отличается от обезьян своим внешним видом, своим умом и характером. Человек отличается от машины своей плотью и кровью, своим мозгом, наделенным разумом и инстинктами, а не фантастическими чертами вроде самостоятельности или творчества.

Машина может иметь самостоятельность и иногда имеет ее в ущерб людям. Но на то есть техника безопасности и на­дежность. Самостоятельность машины относительна, иначе бы эту машину мы не делали. Машина будет всегда иметь столь­ко самостоятельности, сколько захочет дать ей творец — чело­век. Но не потому, что в этом предел человеческих сил, не по­тому, что мы не можем вдохнуть душу в мертвую глину мате­рии, а просто потому, что это не нужно.

Человек сможет сделать любую материальную систему, до­пустимую законами природы. Но если она ничем не будет от­личаться от человека, то все скажут, что сделали человека. Специфика машины не абсолютна, ока зависит от знаний и во­ли ее создателя.

Подобно этим вопросам, вопрос о том, заменит ли когда-нибудь машина человека, также пришел с Запада, от Винера, который пугал «белых воротничков» (техническая инженер­ная интеллигенция и служащие) безработицей, которую несет «машинный мозг».

Совершенно серьезно некоторые авторы успокаивают чита­теля, уверяя, что машина никогда не заменит человека.

Но в чем «заменит»? В трудовых процессах? Но мы не бо­имся безработицы, и машины у нас только для такой замены и служат. И если машина не заменит человека, то не потому, что это обидно или опасно, а по соображениям целесообраз­ности.

Если понятие «заменит» понимать иначе, получится абсурд. Никто, кроме юмористов, не станет делать машины для отды­ха, для хождения в кино, покупки и поедания хлеба, равно как, и мешалки, портилки и ничегонеделалки, описанные К. Ча­пеком.