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

Вид материалаДокументы
Подобный материал:
1   ...   7   8   9   10   11   12   13   14   15


Другими словами, нам необходимо воссоздать, научиться имитировать с помощью компьютеров различ-


==188


ные варианты развития биосферы и его влияния на общественные процессы в зависимости от характера развития этих процессов!


Мы видим, что электронная вычислительная техника нам нужна не только как средство для решения некоторого набора математических задач. Она необходима в новом качестве — как некоторая своеобразная экспериментальная установка, заменяющая натурный эксперимент с биосферой, который, как мы это видели, невозможен.


В машине, во всяком случае, в принципе мы можем представить биосферу в качестве единого целого (с учетом возможных параметризаций). Это будет система моделей, которая станет имитировать, реальность. И с этой системой мы уже можем проводить все необходимые эксперименты, открывать новые свойства этой системы, которые мы станем отождествлять (с определенной точностью, конечно) со свойствами биосферы, ее отклик на наши действия. И с помощью этих экспериментов находить приемлемые варианты поведения общества по отношению к окружающей среде.


Но для всего этого нужен инструмент, позволяющий объединить традиционные неформальные методы, использующие аналогию, интуицию, опыт с вычислительными возможностями компьютера (одних моделей, как я уже говорил, мало). Только на пути такого объединения мы сможем отыскать более точное понимание смысла термина «коэволюция» и способы реализации реальной коэволюции. Других способов нет!


Таким образом, проблемы изучения биосферы и условий гармонического развития биосферы и общества в ней оказываются гораздо сложнее всех тех, с которыми мы сталкивались до сих пор и при подготовке полетов в космос, и при проектировании ядерных реакторов и других сложных технических систем. В последних случаях мы были в состоянии не только создать математическую модель, но и свести анализ и выбор необходимых конструктивных параметров к серии четко поставленных математических задач. Цели исследования нам были заданы заранее.


Итак, вычислительная машина, то есть устройство, способное производить большое количество арифметических операций в небольшое время, вряд ли сама по себе способна (даже при гигантском быстродействии) оказать


==189


какую-либо серьезную помощь в решении проблем глобального характера. Машинам двух первых поколений для этого недоставало многого. Вот почему я часто говорю о 70-х годах как о начале настоящей истории электронной вычислительной техники. Ведь именно в эти годы были созданы необходимые технические предпосылки качественно новой технологии работы с информацией. Возможно, здесь лучше сказать даже не «созданы», а «открыты», поскольку инженеры, создавшие вычислительные системы третьего поколения, вряд ли представляли себе, насколько сильно изменят их творения характер дальнейшего развития цивилизации. И это не точка зрения технократа, а трезвая оценка реальности.


Но что же относится к числу этих уникальных открытий современности?


Я об этом уже сказал несколько слов. Это прежде всего устройства для быстрого ввода и вывода информации и ее наглядного представления (ее визуализации) и большой объем оперативной памяти. Сюда же следует отнести, конечно, и современное системное математическое обеспечение, новые специализированные и универсальные языки, предельно упрощающие и ускоряющие программирование, как и любое другое общение исследователя с вычислительной машиной.


О каждом из перечисленных технических и математических усовершенствований, взятом в отдельности, можно было бы сказать лишь то, что оно просто полезно. Но вот, взятые в своей совокупности, превратившись в систему, объединенную с арифметическим устройством, они превратили компьютер в совершенно новый инструмент познания, благодаря которому стало возможным организовать диалог человек — компьютер. А это, в свою очередь, открывает дорогу для синтеза формальных и неформальных методов анализа. В результате этот синтез означает возможность объединения потенциальных способностей человеческого интеллекта (которые мы даже толком не знаем) со способностью вычислительной машины безошибочно и быстро производить огромное количество логических операций. Обретение этого синтеза я и считаю решающим достижением в разработке той инструментальной основы, которая необходима для теории развития ноосферы и решения возникающих в этой связи практических задач. Без нее невозможен переход от исследований общеметодического и методологического характера к количественным


К оглавлению


==190


оценкам изучаемого процесса эволюции общепланетарного характера.


Для решения проблем «глобальной экологии», или, лучше сказать, «энвайроментальных» проблем — в русском языке нет подходящего термина, — необходима мобилизация всех возможностей современной науки.


Математика и анализ математических моделей являются, конечно, лишь одной из них. Не меньшую роль играют методы исследования, традиционные для естественных и общественных наук. Огромное значение имеет интуиция, ассоциативное мышление, исторический анализ и т. д. Поддержанные современными методами работы с информацией — банками данных, экспертными системами, они превращаются в весьма совершенные методы


познания.


И тем не менее ни одно из этих средств анализа и прогноза, которыми располагает Человек, само по себе не может обеспечить нужный здесь уровень исследований. И прежде всего недостает умения и памяти быстро и точно прослеживать логические цепочки взаимосвязей, необходимых при анализе сложных систем. Кроме того, человеческий мозг плохо приспособлен для проведения большого количества вычислений и т. д.


Вот почему для решения действительно трудных задач, встающих перед человечеством, нужен инструмент, позволяющий объединять все существующие возможности познания. Сейчас еще рано говорить о том, что такой инструмент уже создан. Но появление технических и программных средств, обеспечивающих диалог исследователь — компьютер, позволило увидеть перспективы создания такого инструмента. Работы в этом направлении уже начались, и их интенсивность растет с каждым родом.


'Инструментарий, который возникает в результате симбиоза логики и интуиции, методов, возникших в точных и гуманитарных дисциплинах, наверное, можно будет назвать «объединенным» или «коллективным» интеллектом. Действительно, ведь он дает возможность общения с компьютером не одного исследователя, а нескольких, а также их между собой, причем разных специальностей. Создание подобного инструмента будет действительно новым, качественно новым шагом в развитии средств познания окружающего мира, а следовательно, и цивилизации. Без подобного инструментария решение комплекса проблем, вызванных необходимостью


==191


обеспечения коэволюций Человека и биосферы, вряд ли возможно.


Вот почему я утверждал в столь категорической форме, что настоящая история электронных вычислительных машин началась с того момента, когда появились машины третьего поколения и была осознана не только сама возможность, но и перспективы человеко-машинного диалога как нового средства познания, способного существенно интенсифицировать «алгоритмы эволюции».


Традиционное средство познания в естественных науках — эксперимент. Но эксперимент — это тоже диалог; диалог исследователя с Природой (впрочем, любое исследование всегда является диалогом!). Ставя опыт, исследователь задает Природе вопрос, и, получив ответ, то есть получив результат эксперимента, он задает ей новый вопрос, ставя новый эксперимент. И так до бесконечности.


Совокупность полученных ответов после их надлежащей обработки и приведения в систему (в том числе с помощью математики) постепенно превращается в теорию, которая становится однажды руководством к действию, руководством человеческой активности. От таланта исследователя зависит очень многое, ибо, задавая вопросы, он определяет направление поиска. Но не меньшую роль играет, конечно, и качество экспериментальной установки.


Самое главное в оценке эффективности изложенной универсальной схемы исследований — это следующие два фактора: во-первых, количество вопросов, которое задается исследователем, а во-вторых, величина временного шага, неизбежно разделяющего вопросы и ответы. Первая характеристика диалогового процесса определяется способностями исследователя, а вторая — качеством экспериментальной установки.


В процессе организации такого диалога важную роль играют также общефилософские и методологические концепции. Если исходные посылки ошибочны, то схема диалога может привести к ситуации, которая известна как «поиск черной кошки в абсолютно черной комнате, когда ее там нет». История науки дает нам бесчисленное количество примеров подобного рода.


Итак, любое исследование имеет несколько различных граней. Прежде всего это методологические и мировоззренческие посылки, определяющие стратегию поиска истинных знаний. Затем идет сам поиск, который всегда


==192


ведется в режиме диалога. Чем талантливее и опытнее исследователь, тем точнее он ставит вопросы, тем быстрее он идет к цели, которая всегда является прерогативой его (а не электронной машины) интеллекта. Оборотная сторона диалога — это «техника ответа». Она должна не только обеспечить быстрое получение ответа, но и представить его в такой форме, которая удобна исследователю и позволяет ему легко воспринимать новую информацию. Все сказанное относится и к тем случаям, когда эксперименты «в натуре» заменяются анализом математической модели


По мере развития науки и техники Человек все чаще сталкивается с необходимостью исследования объектов, прямое экспериментирование с которыми невозможно. Это имеет место, например, тогда, когда мы не можем создать на Земле необходимых условий для эксперимента (как, например, при изучении проблемы спуска космического корабля в земной атмосфере), либо когда нам приходится изучать уникальные и весьма быстро изменяющиеся объекты, поведение которых не допускает многократного воспроизведения одного и того же эксперимента.


Взаимодействие Человека и биосферы требует изучения биосферы как одного целого, а она как раз и является подобным объектом. Он удовлетворяет сразу всем трем условиям: любой глобальный эксперимент с биосферой практически невозможен, он крайне опасен и в силу чрезвычайного динамизма биосферы практически бесполезен!


В подобных ситуациях математическое моделирование и экспериментирование с системами математических моделей, которые с определенной точностью воспроизводят (имитируют) реальность, становятся единственным возможным средством анализа Но такие «машинные эксперименты» будут эффективным средством исследования тогда и только тогда, когда вычислительная система приспособлена к диалоговому режиму.


Исследователь должен иметь определенные и достаточно простые (удобные) возможности задавать вопросы системе, в которой записаны в форме комплекса программ те модели, которые имитируют изучаемые природные процессы, и достаточно быстро и в наглядной форме (например, в форме графика) получать необходимые ответы.


Дальнейшее развитие диалоговых средств и способов


==193


представления информации, повышающих эффективность работы исследователя, я вижу в более глубоком понимании процессов мышления, в понимании того, что необходимо для более полного раскрытия способностей человеческого интеллекта, и создании необходимых для этого технических и математических средств.


Вычислительная техника, которая появилась еще в конце 40-х годов, долгое время такими возможностями не обладала. Мы многие годы воспринимали ее просто в качестве быстродействующего арифмометра. Лишь где-то на рубеже 60—70-х годов мы начали понимать, что это быстродействие может стать залогом совсем новых средств исследования. Мы начали понимать, что такое человеко-машинный диалог и с помощью каких средств он может быть реализован.


В создании необходимых для этого технических средств бесспорно очень велика заслуга инженеров. Но главное в утверждении новой роли компьютеров, на мой взгляд, сделали все-таки математики. Именно они первыми осознали всю важность проблемы и создали то математическое обеспечение, без которого любые инженерные изобретения не могли бы быть использованы на практике.


Так называемое системное математическое обеспечение, специальная организация программ, новая технология построения системы моделей (о которой я еще буду говорить) позволили не только создавать большие системы математических моделей, но и использовать их для решения задач такой сложности, которая казалась непреодолимой еще пару десятков лет тому назад. В частности, только теперь стало доступным изучение с помощью математического моделирования биосферных процессов глобального масштаба.


Сами идеи машинного эксперимента, который сегодня превратился в одно из важнейших средств научной работы не только теоретиков, но и экспериментаторов, зародились в головах математиков уже давно. Они начали обсуждаться еще в те времена, когда никаких диалоговых средств еще и в помине не было, когда компьютеры еще представляли собой малонадежные ламповые «монстры» и были, конечно, совершенно не приспособлены к диалогу.


Одним из первых примеров реализации диалога человек — компьютер была, вероятно, попытка численного решения задачи отыскания экстремума функции, то-


==194


пографическая поверхность которой имеет овражную структуру. Эта схема диалоговой оптимизации была реализована на ламповой машине БЭСМ-1 в начале шестидесятых годов (см. подробнее: Моисеев Н. Н. Численные методы в теории оптимальных систем. М., 1971, с. 188—190).


Употребляя термин «человеко-машинный диалог», я понимаю его смысл достаточно широко, как любое средство объединения — объединения формально-логического и гуманитарного стилей мышления. Такое объединение включает в себя целый ряд элементов очень различной природы, включая технический, машинный сервис и специальное программное обеспечение и специально для этого вырабатываемую систему процедур, объединяющих усилия специалистов разного направления. Вот это все и призвано помочь нам преодолеть одно из труднейших противоречий современности и создать инструмент, необходимый для выбора «стратегии Разума»!


Современные научные проблемы во все большей степени начинают носить принципиально междисциплинарный характер. Глобальные проблемы являются их ярким представителем: их решение требует участия самого широкого спектра специалистов. А для этого прежде всего нужны общий язык и соответствующие средства работы с информацией.


Необходимый язык дают математические модели или, более точно, такие описания изучаемых явлений, в которых используется язык математики. Техническими средствами становятся современные вычислительные системы, то есть совокупность вычислительных машин, вспомогательных устройств (систем ввода-вывода, графических устройств и т. д.) и соответствующего математического обеспечения, необходимого для решения возникающих математических задач.


И модели, и инструментарий — это все необходимые элементы диалоговой системы. Но их одних еще мало для эффективного получения необходимых знаний.


Как уже говорилось выше, наши средства анализа, наши знания окружающего мира недостаточны для того, чтобы полностью описать происходящее в нем на языке математики. И, по-видимому, на любом уровне развития науки всегда будет происходить нечто подобное, ибо язык математики, как и любой другой язык, не является


13*


==195


универсальным. По этой причине наши модели, как правило, не бывают замкнутыми.


Последнее означает, что системы уравнений, соотношений, неравенств содержат величины, которые не определяются в рамках моделей и не задаются начальными условиями. Они должны быть заданы заранее, то есть быть факторами экзогенными по отношению к модели, либо быть подобранными экспертами в процессе самого машинного эксперимента.


Иными словами, исследование даже относительно простых задач энвайроментального характера и частных проблем не сводится к решению чисто математических задач и требует, как правило, дополнительного исследования содержательного характера. При этом чем сложнее исследования, тем больше возникает неформализуемых ситуаций и тем больше удельный вес содержательного анализа.


Интуиция и рассуждения по аналогии приобретают в этих условиях важнейшее значение. И в то же время по мере усложнения предмета исследования традиционные методы естественных и общественных наук, не использующие технику формального анализа и машинную обработку информации, становятся все более беспомощными, поскольку количество и взаимная обусловленность событий растут столь быстро, что человеческий мозг уже не в состоянии их усвоить и тем более проанализировать.


Таким образом, с возрастанием сложности изучаемых проблем их все труднее сводить к чисто математическим задачам, а нематематические методы становятся все менее эффективными. Выход из этого тупика может быть найден только в объединении этих двух сфер человеческого мышления — строго логической, опирающейся на возможности машинной переработки информации с помощью моделей и методов математики, и неформальной, опирающейся не только на огромный опыт и навыки, но и на чувственное восприятие окружающего мира.


В этом синтезе и рождаются те новые подходы к познанию реальности, которые постепенно открывают нам пути к построению теории развития ноосферы.


Примечание. Я хочу обратить внимание на несводимость сознания, а тем более творчества, к логике. Процессы творчества, озарения будут для нас еще долго тайной за семью печатями. И тем не менее мы сегодня уже способны помочь реализации творческих планов, творческих актов, создавая человеку условия, позволяющие ему понять его собственные цели. Именно в этом я и вижу основное значение диалоговых комплексов для развития цивилизации.


==196


Организация сложных междисциплинарных, или, как теперь говорят, системных, исследований представляется мне в форме некоторой сети, в узлах которой находятся «головы» исследователей — биологов, физиков, химиков, экологов, экономистов, способных давать правильные и четкие ответы на отдельные конкретно поставленные вопросы. А между собой эти «головы», или, лучше сказать, «локальные интеллекты», связаны нитями логических отношений, провести анализ и установить закономерности которых, как и осуществить обмен информацией между «локальными интеллектами», способна только вычислительная система.


Так вот, говоря об осуществлении человеко-машинного диалога, я предполагаю, что реализована система, включающая в себя не только- технические средства (вычислительную машину, вспомогательное оборудование), модели и математическое обеспечение, но и совокупность процедур (алгоритмов) работы со специалистами в отдельных конкретных областях знаний, позволяющей этой сети функционировать, то есть использовать ее для получения необходимой информации. Создание технических средств, обеспечивающих нужные связи между узлами сети, достаточно быстрый и удобный обмен вопросами и ответами между специалистами, участвующими в ее работе, появление уникальных машинных языков как основы формализма — все это я считаю началом истинной истории вычислительной техники, которая позволит нашей цивилизации, несмотря на несовершенство и слабость индивидуального человеческого мозга, преодолевать любые информационные тупики.


Сочетание вычислительных и логических возможностей компьютера с интеллектом Человека и с совокупностью всех технических средств, которые делают это сочетание эффективным средством решения сложнейших проблем, стоящих перед людьми, было названо нами еще в конце 60-х годов «имитационной системой». Основой такой системы является модельное описание, представление реальной действительности в вычислительном комплексе.


Мы довольно подробно говорили о целом ряде особенностей современной вычислительной техники, и чита телю может показаться, что обсуждаемые в этом разделе вопросы носят специальный характер и лежат в стороне от проблем, рассматриваемых в этой книге. В действительности это не так, ибо теперь речь идет о новых


==197


принципах работы с информацией, которые непосредственно влияют на характер «алгоритмов эволюции, а следовательно, и на протекание общего процесса развития на нашей планете.


Мы вступаем в XXI век, цивилизация которого будет пронизана электроникой подобно тому, как организм животного пронизан нервными волокнами.


Сегодня во всех странах много пишут об электронике и ее влиянии на все стороны жизни человеческого общества. Главное здесь состоит, наверное, в том, что без соответствующего развития вычислительной техники мы не можем рассчитывать на вступление в эру «направляемого развития». Сегодня мы начинаем обретать способность решать сложнейшие проблемы экологической стабильности, завтра придет эпоха генной инженерии...


Процессы естественной эволюции протекали невероятно медленно. Но ведь они тоже были процессами адаптации и стабилизации экологических ситуаций. И разве непрерывное изменение и совершенствование генотипов не может рассматриваться как проявление мастерства генной инженерии — мастерства Природы, которая с помощью механизмов случайных мутаций и последующего отбора формировала организмы, обладающие все новыми признаками?


Деятельность людей имеет, по существу, тот же эволюционный смысл; она лишь бесконечно сокращает время, необходимое для заметных изменений.


В XX веке человечество подошло к необходимости решать проблемы «направленного развития» или проблемы коэволюции Человека и окружающей среды. Однако эти проблемы оказались чересчур сложными для того инструментария, с помощью которого мы решали задачи, традиционные для естественных и общественных наук. Теперь нам потребовались совершенно новые способы работы с информацией. И они появились. Вот почему изобретение электронной вычислительной техники и способов ее использования есть закономерный этап развития — общего процесса развития, который, как и любые его этапы, носит противоречивый, диалектический характер.