М 74 Человек и ноосфера. М.: Мол гвардия, 1990. 351[1] с., ил

Вид материала

Документы

Содержание Об информационном кризисе и компьютерах

Подобный материал:

• Шелтон Г. М. – Ортотрофия. Основы правильного питания, 3135.34kb.
• Достоевский москва «молодая гвардия», 6899.86kb.
• Москва «молодая гвардия» 1988 Гумилевский, 3129.54kb.
• А. Н. Яковлев от Трумэна до Рейгана доктрины и реальности ядерного века издание второе,, 5531.78kb.
• Б. Кедров о творчестве в науке и технике, 2563.33kb.
• Список литературы о Великой отечественной войне Авдеев А. И. Там помнят о нас. М.:, 20.94kb.
• Распутина Нина Ивановна, отец - распутин Григорий Никитич. Детство Валентин провел, 33.44kb.
• Импульсное обострение магнитной энергии в установках «байкал» и «мол», 19.49kb.
• «Уральское Крано-Ремонтное объединение» Тел. (351)777-26-96, (351)776-17-97, 89-222-366-222, 73.53kb.
• Любви в поэзии А. А. Блока, 276.26kb.

Суммируя сказанное, я смею утверждать, что если относительно легко заключить, что именно можно было бы рекомендовать тому или иному ученому делать в развитии собственной дисциплины, то очень трудно и даже опасно советовать ему то, чего делать не следует.


Сегодня мы сталкиваемся со своеобразным явлением: знания накапливаются впрок. Они оттачивают нашу интуицию, содействуют проявлению феномена открытия, порождают спонтанные скачки в нашем понимании окружающего мира. Открытия — это проявление крайней нелинейности процесса самоорганизации информационной базы цивилизации.


Несмотря на известное обособление науки, на опосредованный характер связи фундаментальных исследований с практическими запросами общества, эта связь тем не менее всегда существует. Даже самые абстрактные дисциплины и исследования в конечном счете влияют на стратегические аспекты человеческой активности.


Если в рамках какой-либо дисциплины долгое время не создается новой информации, полезной для общества, для практической деятельности людей, то общественный интерес к ней начинает затухать. Причины ее застоя могут быть самыми разными — то ли это неудачная постановка проблемы, то ли сложность возникающих задач, не поддающихся преодолению существующими средствами анализа, то ли еще что-то. В таких случаях говорят о кризисе научной дисциплины. Я думаю, например, что сегодня в кризисной ситуации находятся многие классические разделы современной математики.


Математика, как и другие науки, возникла из определенных потребностей общества. Или, если говорить более точно, ее развитие стимулировалось этими потребностями. Она отвечала тем представлениям об окружающем мире, которые формировал человеческий опыт.


Сегодня вся ее первооснова начала стремительно меняться. Стали возникать вопросы, совершенно чуждые традиционному пониманию, и появились качественно новые трудности, имеющие своим источником достиже-


2

*


==179


ния других наук. Примером тому служит предположение о существовании минимального линейного размера в физике элементарных частиц, о дискретном характере пространственно-временного континуума, нарушение временной симметрии, создание компьютеров и многое другое. К тому же по традиционной аксиоматической организации математического знания был нанесен сильнейший удар трудами К. Гёделя, который показал невозможность доказательств непротиворечивости арифметики и ее полноты. Пошатнулись и представления о строгости, которые идут еще от древних греков. Кажется, наконец, что математика теряет свою исключительность, приобретая право на эксперимент (математический — с помощью компьютера), как и другие науки.


Беспомощность аксиоматических методов особенно ярко проявилась в дисциплинах, которые пытаются использовать математические методы для анализа явлений общественной природы, таких, как, например, теория игр. Огромная сложность реальных задач ставит перед математиками совершенно новые проблемы, исследование которых не поддается традиционным методам. Эти и многие другие факты, которые становятся все более важными не только в теоретических исследованиях, демонстрируют ограниченность того арсенала средств, которым располагает классическая математика. Она оказалась просто не подготовленной для изучения новых прикладных задач: у нас, математиков, для изучения этих новых проблем не оказалось вовремя подходящего инструмента.


Примечание. Я думаю, что выход из этой кризисной ситуации будет найден на пути синтеза эвристического мышления и той новой математики, в которой не будет места для выражений типа lim f(x)=a


-1.00Х


на пути более глубокого понимания процессов мышления и познания. Подробное обеуждеяае подобных вопросов выходит далеко за рамкя этой книги. Но о кое-каких вопросах, относящихся к этой проблематике, я буду говорить во второй части этой работы.


Среди различных кризисных явлений, непрерывно возникающих б процессе развития общества, особое место сегодня занимает так называемый информационный кризис. Далее речь пойдет о кем и о способах его преодоления.


К оглавлению


==180


ОБ ИНФОРМАЦИОННОМ КРИЗИСЕ И КОМПЬЮТЕРАХ


Недостаток информации означает, что процедурам принятия решений свойствен высокий уровень неопределенности. В этом случае на формирование решений оказывают большое влияние субъективные факторы (личное мнение того или иного субъекта), которые могут проявиться даже в ущерб объективным потребностям человеческого общества или отдельного коллектива. Однако и избыточность информации также порождает значительные трудности. Так, в наиболее простых случаях избыточная информация оказывается просто бесполезной. Все эти обстоятельства легко прослеживаются на примере


системы научных исследований.


Наши знания, как и наша деятельность, непрерывно усложняются. Их объем и то количество связей, которые приходится учитывать в практической деятельности, растут со временем быстрее, чем экспонента. Отсюда нетрудно понять, что если техника работы с информацией остается старой, то новые знания, то есть новая информация, с какого-то момента перестают быть нужными.


В самом деле, для того чтобы сделать что-либо новое (новую конструкцию, новый эксперимент, получить новые знания), приходится достаточно хорошо изучить старое, то есть то, что уже известно людям, ибо иначе не избежать повторов. Исследователь, владеющий лишь старой, традиционной техникой работы с информацией, просто не располагает возможностями за обозримый срок изучить тот лередний край научных знаний, от которого начинается путь в неведомое. В такой ситуации ему все чаще и чаще приходится отвечать на вопросы и решать задачи, которые в науке так или иначе уже решены.


И сегодня мы действительно наблюдаем, что количество работ, повторяющих хорошо известные результаты, стремительно растет. Эффективность затрат на новые научные разработки начинает постепенно снижаться.


Другой пример — быстрый рост сложности управления человеческой деятельностью. Так, в системе телекоммуникаций число связей, а следовательно и объем информации, растет быстрее, чем пропорционально квадрату числа абонентов, а число производственных связей из-за усложнения производства и производимой продукции — еще более стремительно.


В итоге управление производственным процессом,


==181


который нуждается в изучении и учете всех этих связей, требует все больших затрат времени. В силу этого в управленческую сферу начинает вовлекаться все большее число людей. Но такая тенденция порождает, в свою очередь, целый ряд новых трудностей: растет число необходимых согласований, число ошибок и т. д., вследствие чего эффективность управления резко падает — растет мера хаоса!


Традиционные методы обработки информации становятся, таким образом, преградой на пути дальнейшего развития научно-технического прогресса.


Есть еще одно важнейшее обстоятельство, ставящее пределы использованию традиционных способов работы с информацией. Техника выходит на такие рубежи, что для обеспечения ее бесперебойного функционирования наука должна разрабатывать совершенно новые принципы обращения с информацией. Например, нам все чаще приходится иметь дело с объектами, прямое экспериментирование с которыми невозможно в принципе. Единственную информацию о поведении подобных объектов могут дать лишь исследования их математических моделей. А сложность этих моделей оказывается такой, что применение для их анализа методов, привычных инженерам или физикам, потребует для Получения необходимых сведений о свойствах изучаемых объектов совершенно необозримых затрат времени.


Значит, на определенной ступени развития человеческого общества появляются знания и возможности, которые оно не может уже использовать при нынешней организации трудовой деятельности. Возникает, как говорят, «феномен информационного тупика» — одна из сложнейших проблем нашего времени.


Однако эта трудность в значительной степени (на современном этапе, во всяком случае) преодолевается, причем совершенно неожиданным образом: появляются принципиально новые методы переработки информации, связанные с изобретением электронной вычислительной техники — компьютеров.


Вместе с ними и всем тем вспомогательным оборудованием, которое оказалось необходимым, возникает качественно новая технология работы с информацией, внедрение которой в сферу управления даже в передовых странах мира еще резко отстает от темпов совершенствования технологии производства и производительности труда в промышленности и сельском хозяйстве. Даже


==182


при современном уровне автоматизации управленческого труда рост его производительности резко отстает от роста производительности труда рабочих.


В результате происходит неуклонное уменьшение числа занятых непосредственно в производстве и рост числа служащих. Число служащих в промышленно развитых странах выросло за последние 20 лет в 4—5 раз.


В предыдущей главе мы много говорили о машинах, о естественном и искусственном, но пока еще ни разу не упомянули о самом главном изобретении нашего века — об электронно-вычислительной машине. А ведь это изобретение столь же эпохальное событие, как и овладение огнем на заре человеческой истории и создание первого парового двигателя в XVIII веке. Электронной вычислительной машине тоже суждено изменить весь облик нашей цивилизации, как это случилось, например, с паровой машиной.


Употребляя выражение «электронная вычислительная машина», я всегда имею в виду не только быстродействующее арифметическое устройство, которое появилось более 40 лет тому назад, но и весь комплекс электронного оборудования, постепенно возникший в связи с изобретением быстродействующего электронного арифмометра. Это важно отметить потому, что развитие этого комплекса, включающего в себя огромное количество вспомогательного оборудования (дисплеи, принтеры, графопостроители, другие системы ввода-вывода, разнообразные интерфейсы и пр.) и разнообразное математическое обеспечение, качественно изменило само понятие «электронная вычислительная машина» и место этой машины в нашей цивилизации. Эволюция смысла указанного понятия и технология работы с информацией, которая связана с эволюцией компьютера, начинают менять самые основы человеческой жизни и крайне поучительны!


В 50-х годах компьютеры использовались просто как быстродействующие арифмометры. Собственно, для этой цели они и создавались. Первые компьютеры, так называемые электронные машины первого поколения, уже обладали весьма высоким быстродействием, до десятков тысяч арифметических операций в секунду.


Но память их была невелика. Поэтому они позволяли успешно решать задачи, в которых входная и выходная информация была невелика, но требовалось выполнить значительное количество арифметических действий, недоступных ручным арифмометрам. К числу таких про-


==183


блем относились многие задачи физики, все основные инженерные расчеты и пр.


Но уже и эти свойства простейших «интеллектуальных устройств» значительно повысили эффективность деятельности человеческого мозга. Подчеркну, впервые машины создаются как помощники не рук человеческих, а человеческого мозга. И уже в самом начале своей истории они сыграли выдающуюся роль в развитии современной цивилизации.


Я думаю, например, что никакая страна мира не рискнула бы запустить человека в космос, не располагая вычислительными средствами, способными не только рассчитать траекторию полета ракеты (это-то как раз можно было сделать заранее и вручную), но скорректировать в случае необходимости момент тормозного импульса по уточненным измерениям параметров орбиты. Подобные вычисления надо уметь производить не только точно, но и быстро. Ничтожная ошибка или задержка в подобных расчетах привела бы к тому, что возвращающийся на Землю Юрий Гагарин приземлился бы не в степях Заволжья или Казахстана, а в горах Алтая или, что еще хуже — пустынях Синьцзяна.


Примерно так же обстоит дело и с ядерным реактором, расчет которого без компьютера крайне затруднителен, а опасность, что вследствие неточного расчета он потеряет устойчивость и превратится в атомный гриб, вполне реальна. Одним словом, уже первые компьютеры при всем их несовершенстве дали могучий толчок развитию разнообразных областей техники и прежде всего космической и ядерной.


В 60-х годах были созданы новые носители памяти, малонадежные ламповые устройства были заменены надежными полупроводниковыми. Все это позволило сделать компьютеры весьма эффективным инструментом для обработки больших массивов информации, ранее недоступных ручной обработке.


Это обстоятельство открыло им путь в экономику и управление народным хозяйством. И с этим фактом связано тоже немало интересных и важных явлений нашей жизни. Внедрение электронной вычислительной техники в промышленность, экономику и сферу управления не только резко увеличило интенсивность промышленного производства, но и создало основу для появления качественно новых технологий и технических конструкций. Оно настолько изменило структуру конеч-


==184


ного продукта и, что особенно важно, темпы появления новых технологий, что сегодня уровень технического развития той или иной страны измеряется уже не столько количеством производимого металла или энергоносителей, как в былое время, сколько достижениями в области электроники и информатики.


Однако, на мой взгляд, настоящая история электронной вычислительной техники и ее революционизирующее влияние на общество и формирование его алгоритмов эволюции начинаются с конца 60-х годов, когда появились так называемые машины третьего поколения, или вычислительные системы, основанные на использовании больших интегральных схем.


Их применение открыло совершенно новые технологические возможности в создании вычислительных систем — особенно в создании вычислительных устройств. Электронная вычислительная техника стала стремительно дешеветь. В результате компьютер, стоивший еще недавно, казалось, астрономические суммы, стал доступен каждому небольшому предприятию. За относительно короткое время стоимость одной арифметической операции уменьшилась во много миллионов раз.


В конце 70-х годов, то есть примерно через 10 лет после появления компьютеров третьего поколения, появилось новое поколение машин, которое принято называть четвертым. Его отличительной особенностью являются персональные компьютеры: дальнейшее совершенствование технологии и «миниатюризация» привели не только к дальнейшему удешевлению вычислительной техники, благодаря чему использование компьютеров стало доступно любому человеку среднего достатка. Из огромных ламповых «монстров», занимавших сотни квадратных метров производственной площади в 50-х годах, вычислительные машины превратились, в системы, которые вместе со всеми вспомогательными устройствами могут уместиться на письменном столе. Они стоят значительно дешевле, чем автомобиль среднего класса, и по простоте использования находятся на уровне бытовой техники или пишущей машинки. Но по своим техническим возможностям — скорости вычислений, объему памяти — они значительно превосходят все то, что мы имели в своем распоряжении в период запуска первых космонавтов.


Наряду с персональными машинами четвертое поколение включает в себя и современных «монстров», так


==185


называемых суперкомпьютеров. Их производительность достигает уже миллиарда операций в секунду.


Обсуждение проблем развития вычислительной техники в инженерном или экономическом разрезе не является задачей нашей книги. Для нас важны не технические особенности современных вычислительных машин и даже не их экономические характеристики, а те новые возможности, которые они предоставляют для расширения интеллектуальных, мыслительных способностей Человека. И прежде всего те возможности, которые необходимы людям, чтобы разрешить главную проблему современности — конфликт между ним и Природой.


В этой связи надо заметить, что уже машины третьего поколения дали определенные основания надеяться на то, что дальнейшее развитие вычислительной техники и вычислительных систем сыграет важную роль в решении этой сверхзадачи современной цивилизации и поможет создать качественно новые «алгоритмы эволюции». Попробую обосновать эту точку зрения.


А для этого вернемся к проблеме преодоления противоречий между Человеком и Природой и постараемся понять, почему появление электронных вычислительных машин третьего поколения означает важнейший этап в отыскании путей решения этой проблемы.


Для того чтобы сформировать стратегию во взаимоотношениях Человека и окружающей среды (стратегию Разума), недостаточно традиционных методов, основанных на исследовании отдельных локальных экологических ситуаций. Нам необходимо научиться изучать биосферу как единое целое, исследовать свойства этой сверхсистемы, законы ее развития, ее реакции на антропогенные нагрузки, то есть необходимо научиться оценивать влияние человеческой деятельности на изменение параметров биосферы и тенденций ее изменения как единой системы.


Добиться всего этого с помощью обычных экспериментов, которые используются в традиционных экологических или геофизических исследованиях, мы не можем. Причины такой ситуации почти очевидны.


Во-первых, биосфера — это уникальный объект, существующий в единственном экземпляре, объект, который находится в вечном движении: он непрерывно изменяется. Сегодня он не такой, каким был вчера, а завтра он тоже уже будет иным. В этих условиях обычный (не машинный) эксперимент становится весьма нена-


==186


дежным средством исследования, поскольку экспериментальное изучение предполагает возможность воспроизведения изучаемых объектов и процессов и многократного повторения и проверки опыта.


Во-вторых, любые эксперименты с биосферой крайне опасны, ибо вполне в силу какой-либо случайности могут поставить человечество на грань катастрофы. Поэтому экспериментирование с биосферой абсолютно недопустимо. Что же тогда остается нам для изучения биосферы как единого целого?


Остаются наблюдения, изучение отдельных более или менее стабильных элементов биосферы, анализ исторического материала. Это тоже немало, и без таких наблюдений и исследований, конечно, не обойтись. Однако этого совершенно недостаточно для решения тех проблем, о которых речь идет в предлагаемой работе. Ведь с помощью только одного изучения отдельных фрагментов биосферы невозможно составить о ней целостное представление, а изучение истории биосферы не дает необходимых прецедентов. Кроме того, уместно вспомнить то, что я говорил относительно алгоритмов сборки: по знанию свойств фрагментов объекта нельзя обычно бывает предсказать свойства самого объекта. Для этого нужен


специальный инструмент.


Итак, располагая лишь теми методами работы с информацией, которые принято использовать в традиционном естествознании и истории, мы вряд ли окажемся в состоянии правильно оценить характер эволюции биосферы в условиях растущей мощи цивилизации. Для этого необходимы качественно новые способы исследования и прогнозирования результатов человеческой деятельности. И здесь без современной вычислительной техники Обойтись невозможно. Но даже и с ее помощью составить целостное описание процессов биосферы общепланетарного масштаба и их взаимовлияния представляется трансЦбндентно трудной задачей, а те методы использования компьютеров, которые сформировались в первую четверть века их истории, вряд ли могут помочь решить эту задачу. Попробуем представить себе, в чем состоит


основная трудность.


Для того чтобы использовать вычислительную технику для изучения какого-либо явления или для выбора альтернативы из совокупности возможных решений в практической деятельности, необходимо прежде всего располагать достаточно точным математическим описа-


==187


нием изучаемого явления или анализируемой ситуации, то есть разработать некоторую систему математических моделей.


Дальнейшая традиционная схема применения вычислительных средств для решения сложных физических, технических или экономических проблем, формулируемых практиками на обычном языке (то есть при наличии вербального описания), требует их переформулировки в терминах построенных нами математических моделей. Это позволяет свести исследование к решению серии конкретных математических задач, для чего и используются специальные методы вычислительной математики, позволяющие провести необходимые расчеты с помощью компьютеров. Именно так и решались все проблемы, связанные с полетом человека в космос, с проектированием и управлением ядерным реактором и т. д.


Подобная схема, однако, в ее обычном виде по многим причинам не может быть использована для решения процессов глобального характера, а тем более для управления ими. Во-первых, сегодня мы еще не можем построить единую замкнутую модель биосферы. Для этого у нас просто недостает знаний. Многие связи, играющие важную роль в биосферных процессах, мы пока не в состоянии формализовать, то есть описать на языке математики. Для их представления мы вынуждены использовать различного вида параметризации, основанные на экспертных оценках.


Во-вторых, даже если бы нам удалось построить единую замкнутую модель, мы не смогли бы сформулировать для этой модели математическую задачу или задачи, которые адекватно воспроизводили бы смысл выражений «разрешение противоречий» или «коэволюция Человека и биосферы», поскольку сегодня мы не можем (и, быть может, вообще не сможем) четко сформулировать этот смысл на языке количественных понятий. Последнее требует самостоятельных и кропотливых исследований с помощью тех же математических моделей.


Таким образом, здесь мы сталкиваемся с ситуацией, в которой объектом исследований оказываются сами цели исследования и их четкая формулировка. А для этого необходимо найти способы изучения самого феномена развития биосферы в зависимости от того, какой будет сама человеческая деятельность.