Читать онлайн «ЭВМ и живой организм». Страница 3

Обратимся к фольклору наших дней. В Англии рассказывают такой анекдот об электронно-вычислительной машине, сделанной военными для военных целей (заметим, что машина эта должна была стать устройством уникальным – дисциплинированным, как солдат, и всевидящим, как господь бог). Так вот, когда эту машину сделали и, наконец, после бесчисленных переналадок сдали в эксплуатацию, к ней подошел очень важный генерал и спросил: «Атаковать немедленно или обождать?» Машина, помигав лампами, выбросила ответ: «Да, сэр!» – «Что да?!» – заорал взбешенный полководец. «Так точно, сэр» – бесстрастно ответила машина.

Когда слышишь такие анекдоты, невольно вспоминается длинный ряд простачков-хитрецов от Швейка до Иванушки-дурачка. Наше поколение сочинило Швейка-робота.

Если от анекдотов перейти к научно достоверным фактам, то весь процесс общения человека со «второй природой» можно разделить на две неравные части. Больше ста лет люди считали себя полными хозяевами машин. Лет двадцать назад, после ряда авиационных катастроф, в эту незыблемую уверенность заполз червь сомнения. В результате родилась инженерная психология, которая первым своим кредо заявила: возможности человека приспосабливаться к техническим устройствам не безграничны. Из-за несовершенства адаптации человек зачастую теряет контроль над техническим устройством (мысль, в общем-то, несложная. Попробуйте одновременно следить за показаниями 30 одинаковых приборов, и вы в этом убедитесь).

Так процесс познания «второй природы» стал для рода человеческого вопросом первостепенным.

Из многочисленных проблем, связанных со «второй природой», выделим одну – создание самоорганизующихся машин, устройств, без которых, по единодушному мнению специалистов, невозможен дальнейший технический прогресс.

Под самоорганизующейся системой принято понимать такую систему, которая по заданному конечному результату сама находит лучший путь его достижения. При этом она должна непрерывно учитывать вновь поступающую информацию, реагировать на изменение ситуаций «с дальним прицелом», имея в виду конечный результат. Только тогда она станет самоорганизующимся, «мыслящим» помощником человека.

Сейчас уже можно утверждать, что цель – создание такого устройства – никогда не будет достигнута, если машину не наделить даром предвидения.

Вот простейший пример. У человека можно удалить какую-то часть тела, например, вырезать мозговую опухоль вместе с частью мозга. И человек будет продолжать жить, ибо он как отличное самоорганизующееся устройство сам перестроит свои жизненные функции с учетом изменившейся конструкции мозга. Если же удалить несколько блоков из современной электронно-вычислительной машины, она не сможет автоматически перестроиться, а просто перестанет работать. Почему так? Упрощая ответ, можно сказать, что нервная система человека, динамически формируя цели поведения и аппараты предвидения результатов, сравнивает полученные результаты с заданными и немедленно перестраивает свои функции в зависимости от тех или иных обстоятельств. Машина же таких аппаратов предсказания не имеет. Сколь важно наделить машину предвидящими свойствами человеческой психики, разъяснять не приходится. По образному выражению академика А. Берга, человек и машина сегодня общаются между собой, как два глухонемых, не умеющих разговаривать на пальцах. Если же машину научить предвидеть, она станет могучим и понятливым помощником человека, сможет сама находить промежуточные решения по заданной конечной цели и изменять методы решений в зависимости от изменившейся обстановки. При этом значительно упростится и проблема «диалога с машиной», доставляющая сегодня столько забот и огорчений программистам новой счетно-решающей техники.

Не случайно поэтому во всем мире и физиологи, и инженеры уделяют так много внимания изучению свойств мозга. В этой области знаний советские ученые занимают почетное место среди мировых авторитетов. Именно в СССР раньше, чем в какой бы то ни было другой стране мира, были начаты исследования физиологических особенностей центральной нервной системы (условного рефлекса), которые сегодня стали важнейшим элементом не только бионических поисков, но и работ по программированию.

Теснейшее переплетение интересов инженеров и физиологов в проблеме создания предвидящей машины не случайно; одни без других обойтись не могут. Да и нужна такая машина, очень нужна. Представим себе, что подобное устройство станет помогать врачу. В этом случае машине нужно будет сообщить температуру тела, кровяное давление, частоту пульса и другие величины, которые должны характеризовать состояние пациента после курса лечения. Сама же машина сможет определить, как кратчайшим путем к этой цели прийти, какие нужны лекарственные препараты и процедуры. Если же то или иное промежуточное решение окажется неточным или резко изменится ситуация, машина, учтя полученные результаты, мгновенно внесет поправку.

Подобные устройства помогут не только врачу. Они научат капитана дальнего плавания находить выход из самого неожиданного положения и вести корабль наилучшим путем, диспетчер большого завода будет советоваться с такой машиной, планируя загрузку отдельных цехов, а агроном поручит ей распределение удобрений по полям.

Можно ли сейчас же, сегодня использовать в практике проектирования электронно-вычислительных машин последние достижения биологии, в частности, нейрофизиологии? Очевидно, это дело будущего. Будущего, потому что прежде чем перейти к такой стадии работы, необходимо ответить на целый ряд вопросов. Вот один из них: нужно ли наделять машину способностью чувствовать, желать чего-то? Как будто в этом нет технической необходимости. Термин «чувствующие машины» многими инженерами воспринимается исключительно в юмористическом плане. А между тем, забегая вперед, скажем, что мотивация, сортировка информации с позиций «самого главного в данный момент желания», помогает человеку отбросить, как выражаются инженеры, «избыточную информацию» и быстро обработать необходимую. Проще говоря, в этом случае появляется возможность использовать только те сведения, которые относятся к делу, быстро выуживая их из обширного информационного потока.

Очевидно, что такое качество было бы полезно и для машины. Если же допустить, что машина будет чувствовать, то можно допустить и появление таких понятий, как «награда машине» или «наказание машины». Кнут и пряник по отношению к роботу?

Продолжая рассуждать в таком комическом настрое, можно допустить, например, что машина, обидевшись, вдруг начнет решать не те задачи, которые нужны. Или будет их решать не так. Тема, казалось бы, для анекдота.

Однако вопрос этот в настоящее время выглядит уже не столь комически.

Как сообщалось в печати, некоторые исследователи склонны классифицировать машины на «враждебные», или «агрессивные», и доброжелательные.

Вот какие сложные проблемы затрагиваются в связи только с одним аспектом будущего машинного механизма предвидения. Однако это не отвращает создателей техники будущего от столь заманчивой цели. Наоборот, интерес к нейрофизиологическим и биологическим аспектам предвидения все время возрастает. Наличие специальных механизмов предсказания результатов будущих действий в живых объектах теперь уже, после разносторонних исследований и физиологов, и техников, не вызывает сомнений. Но на нынешней стадии развития науки одной констатации факта биологического предвидения недостаточно – необходимы точные сведения о нейрофизиологических закономерностях таких процессов. А для этого нужно изучать истоки способности к предсказанию, познать тончайшие процессы, происходящие в нервной системе.

Развитие электронной техники позволило нейрофизиологам проникнуть в процессы, протекающие в одной нервной клетке. Даже на молекулярном уровне загадочная «жизнь» молекул стала доступной для исследователей. Чем точнее и тоньше эксперимент, тем более достоверные сведения имеют ученые о работе отдельных звеньев нервной системы. Как будто бы с этим тезисом спорить невозможно. Однако на самом деле здесь скрыто глубокое противоречие. Оно выявилось по мере накопления результатов аналитических исследований.

Оказалось, что чем более глубокие и тонкие процессы изучает нейрофизиолог, тем дальше он уходит от истинной конечной цели всякого нейрофизиологического исследования – от понимания работы целого мозга, целостного поведения организма.

В соответствии с пословицей получалось, что за деревьями не было видно леса. А точнее это напоминало создание мозаики, где сравнительно много известно о каждом камешке, но еще не различима картина в целом. Нужен был принцип, который позволил бы привести в систему все данные разнородных, хотя и очень тонких, точных экспериментов.