Книга в других форматах Приятного чтения! Артуро розенблюту
 Скачать 1.87 Mb.
|
|
[c.23] современной науки. Существующая частная теория динамических систем, известный раздел математической физики, слишком узка и затрагивает весьма специальные системы. Общая теория динамических систем нужна и кибернетике, и физике, и биологии, и социологии, и логике. Многие проблемы логики и научной методологии являются по существу системными. Греневский находит элементы системного подхода не только у кибернетиков, но и у классиков индуктивной логики (Гиппократ, Милль) — еще один довод в пользу разделения кибернетики и «системологии». В настоящее время теория систем разрабатывается и вне рамок кибернетики72, но, насколько можно судить, процесс этот только начинается. Заметим, что и общая теория систем уступает в общности самому общему взгляду на мир — философии. Поэтому было бы неправомерно противопоставлять системный подход философской диалектике. Великое здание наук имеет много этажей абстракции. Прошлое кибернетики также выдвигает немало проблем, коль скоро мы понимаем под ней общую науку, а не специально учение Винера. Американский математик имел предшественников не только в Платоне и Ампере, в Максвелле и Гиббсе. Другие тоже сделали немало, и их имена не должны быть забыты. Это проблема докибернетических кибернетиков. Обращение к истории может принести пользу не только истории. Не исключено, что на пожелтевших страницах мы найдем новые для нас мысли и факты, которые заставят нас взглянуть по-новому на вещи и помогут нам в окончательном логическом формировании кибернетики, которого мы ожидаем. Нам, русским, прилично вспомнить о русской науке. Теория автоматического регулирования ведет свое начало не только от Дж. Максвелла, но и от видного русского ученого и государственного деятеля XIX в. И.А. Вышнеградского; должно быть упомянуто и имя знаменитого П.Л. Чебышева. В 900-е годы в Екатеринославе Я.И. Грдина опубликовал работы по динамике живых организмов, в которых рассматривались динамические системы «с волевыми связями». Сам Винер ссылается на работы акад. А.Н. Крылова и акад. Н.Н. Боголюбова. Акад. И.А. Павлов в 30-е годы вплотную подошел к сравнению мозга и электрических переключательных схем (впоследствии, однако, многие хотели противопоставить его Винеру). В.И. Шестаков, независимо от К.Э. Шеннона, открыл применимость математической логики к теории таких схем. В теории связи Винер ссылается на статистические методы акад. А.Н. Колмогорова и П.А. Козуляева. Известна пионерская работа акад. В.А. Котельникова о пропускной способности «эфира и проволоки» (1933 г.) и т. д. К сожалению, суровая обстановка 40-х годов препятствовала обобщению. 71 Наст. изд. С. 308. 72 См., напр.: Views on General Systems Theory. / Ed.: M.D. Mesarovic. — New York — London — Sydney: John Wiley and Sons, Inc., 1964 (русский перевод: Общая теория систем. / Пер. с англ. — М.: Мир, 1966). Историкам науки надлежит понять и проследить эти исторические нити. Естественно подумать также об отношении кибернетики Винера к тектологии А.А. Богданова. Их сопоставляли уже не раз, но всегда бегло и не в пользу русского автора. Здесь не место [c.24] для подробного обсуждения этой сложной темы, но кажется, что по существу Богданов во многом был предшественником Винера, по крайней мере в системной части кибернетики. Философские и политические заблуждения Богданова известны, но только ли они определяют его научное лицо? Никто не отрицает научных заслуг В. Оствальда или А. Пуанкаре только потому, что они оставались идеалистами, да и Винер отнюдь не во всем материалист. Сам Богданов отделял тектологию от своих философских теорий. Он определял ее как «всеобщую организационную науку», но нередко толковал ее как некую теорию систем; термин «комплекс» у него в тектологии значит просто «система»73. Многочисленные параллели с Винером и особенно с Эшби бросаются в глаза, хотя, в отличие от позднейших кибернетиков, Богданов пользуется исключительно качественными методами. Достаточно упомянуть о трактовке живых организмов как «биорегуляторов» — систем с обратной связью. Было бы справедливо, если бы нынешние кибернетики рассмотрели тектологию вновь и решили, что в ней достойно внимания, а что только заблуждение и абсурд. Что касается столь возбудившей умы проблемы роботов, то она и сегодня принадлежит более научной фантастике, нежели положительной науке. Роботы — это будущее кибернетики. Кибернетике, конечно, свойственно внутреннее стремление к созданию искусственного разума и искусственной жизни, однако предстоит еще громадная теоретическая и экспериментальная работа, чтобы узнать, как далеко можно пойти по этому пути. Пока же кибернетика занимается гораздо более простыми, хотя по-своему и достаточно сложными автоматами. По поводу роботов в настоящее время можно высказать лишь самые общие замечания и гипотезы. Не вызывает сомнения, что существующие «электронные мозги» — вычислительные и даже специальные логические машины — не способны к подлинному самостоятельному мышлению и лишь моделируют с известной глубиной те или иные мыслительные процессы. Это моделирование всегда частично и основано на формализации мыслительных операций, сведении их к жестким схемам формальной переработки информации, так называемым алгорифмам. Конечно, обладая, как отмечает в «Кибернетике» Винер, определенным набором рецепторов и эффекторов и некоторым подобием центральной нервной системы, вычислительные машины и другие современные автоматы допускают описание в физиологических терминах и в какой-то мере действительно воспроизводят поведение живых организмов. Однако — пока лишь на уровне тропизмов или простейших условных рефлексов. Отсюда далеко до целостного, осмысленного восприятия внешнего мира и самостоятельного, творческого мышления. Точно так же мы далеки от создания искусственных живых существ, способных к самоорганизации, росту, развитию. Сказанное относится и к тем человекоподобным «роботам», которые строятся время от времени в экспериментальных или рекламных целях. Это весьма примитивные модели человека, как и знаменитые андроиды Вокансона, хотя порой внешне весьма импозантные. Это роботы доразумные, или, если угодно, псевдороботы. Подлинный [c.25] Robotus sapiens сегодня обитает на страницах А. Азимова и других фантастов. Не будем, однако, слишком трезвы; полеты в космос начинались тоже с романов Ж. Верна и Уэллса! Наши модели разумного и живого еще очень грубы, очень просты. Однако можно констатировать непрерывный, хотя и не всегда быстрый, прогресс в направлении усложнения моделей мозга, приближения их к чудесному оригиналу. Уже самое строительство электронных вычислительных машин означало большой шаг вперед. Теперь 73 См. трехтомник: Богданов А. Всеобщая организационная наука (тектология). Ч. I-III. Л.-M.: Изд-во «Книга», 1925-1928. на повестку дня встает вопрос о создании «познающих» машин, способных к обучению, к анализу внешнего мира, к неформальным, содержательным операциям. Уже в «Кибернетике» рассматривалась проблема машинного восприятия образов. Начиная с гомеостатов Эшби, техника настойчиво стремится овладеть процессами обучения и самоорганизации; новые главы, написанные Винером для второго издания книги, посвящены именно этим проблемам. По Винеру, здесь необходимо достичь определенного уровня сложности системы, чтобы последняя обнаружила явления сознания и жизни74. Будущее покажет пределы возможного. Подобные естественнонаучные вопросы нельзя решить логомахией или простой ссылкой на «здравый смысл». Установить здесь какую-либо границу, значит установить причину — конкретную, экспериментально проверяемую, которая препятствовала бы росту искусственного разума. И вряд ли можно сомневаться, что такая невозможность носила бы не менее фундаментальный характер, чем, скажем, законы термодинамики. Все это относится как к органическим — истинно чапековским — роботам, так и к механическим. Никто не доказал еще, что «электронный мозг» такой же сложности и компактности, как человеческий, принципиально невозможен; успехи миниатюризации свидетельствуют скорее о другом. Винер, как мы уже упоминали, считает возможным создание не только разумной машины, но и машины «умнее своего создателя». Не исключает он и «бунта машин». Не только робот, но и обычная современная вычислительная машина, использованная для «точных» стратегических расчетов, способна вызвать катастрофу75. Винер не устает бичевать слепое машинопоклонство . Отдаться во власть «Железного Майка» было бы самоубийством; люди не должны допускать, чтобы машины стали находчивее, изобретательнее, чем они сами76. По существу, это еще одна часть винеровской теории о начинающейся критической эпохе в истории человечества. Действительно, научно-технический прогресс ставит перед человечеством серьезные проблемы. Стремительное развитие науки и техники возлагает на нас колоссальную ответственность за разумное использование полученного нами могущества. «Кто живет в стеклянном доме, тот не должен бросать камней», — гласит старинная [c.26] пословица. Человек стал настолько могущественным, что любое его нерассчитанное движение: с роботами, с атомной энергией, с химией — может иметь тяжелые непредвиденные последствия. Это парадокс могущества. Нельзя забывать, однако, что наука и техника не только возлагают новую ответственность на человека, но и доставляют ему новые средства справиться с ней. Это относится и к роботам. Альтернатива «человек или робот», «опасное развитие искусственного разума или своевременный отказ от него», чем ограничивается большинство авторов, имеет третье, более необычайное и, пожалуй, более вероятное решение, если только искусственный разум и искусственная жизнь вообще возможны. Человек, научившийся создавать искусственный разум и искусственную жизнь, не остановится перед коренной переделкой самого себя. Не роботы вместо людей, а новый человек вместо старого! Человек будущего вряд ли останется, таким же «натуральным» существом, таким же теплокровным позвоночным, каким он вышел из горнила естественного отбора. Почти наверное, он будет искусственно развивать свой мозг и свое тело, будет по воле лепить и изменять свою физическую оболочку. Ему по силам быть впереди любого возможного 74 Наст. изд., приложение II. 75 Наст. изд. С. 263. 76 Наст. изд. С. 319. В «Творце и роботе» Винер пишет: «Отдайте же человеку — человеческое, а вычислительной машине — машинное. В этом и должна, по-видимому, заключаться разумная линия поведения при организации совместных действий людей и машин» (Винер Н. Творец и робот. С. 82-83). робота. Это будет биологическая революция, и если смелые гипотезы оправдаются, она будет означать преобразование всего человеческого существования. Быть может, далекий смысл «безумной» винеровской идеи о передаче человека по телеграфу и есть достижение человеком перевоплощаемости? Позволим себе минуту фантазии: не станет ли тогда человек новым могущественным космическим существом, свободным от земных ограничений? Есть ли абсолютная граница могущества и сложности для человека и его творений, абсолютная граница могущества и сложности для саморазвивающихся систем вообще? Основатель кибернетики, сравнивая человеческий мозг с «рогами последних титанотериев», указывает нам на внутреннюю тенденцию очень сложных систем к самораспаду, к «сумасшествию». «Человеческий мозг, вероятно, уже слишком велик, чтобы он мог эффективно использовать все средства, которые кажутся наличными анатомически…»77 Проблема кризиса сложности — это та же проблема борьбы порядка с хаосом, проблема сохранения счастливых антиэнтропийных островков в бушующем море случайностей. Мы уже говорили, что даже стремление Вселенной к асимптотической тепловой смерти, по-видимому, не устанавливает абсолютной верхней границы для жизни таких островков. Можно ли заключить отсюда, что не существует и абсолютной верхней границы сложности систем? Система в борьбе с самораспадом может переживать кризисы сложности, но выбираться из них и достигать высших уровней сложности. В частности, дефекты мозга не являются неустранимыми, коль скоро допускается возможность преобразования человеком своей физической природы. Впрочем, это вопросы науки будущего, на которые она сумеет ответить лучше нас. * * * Мы возвращаемся к книге. В предыдущем обзоре были высказаны некоторые мысли по поводу ее содержания и значения. Сложность [c.27] предмета очевидна, и наши оценки нельзя считать ни полными, ни окончательными. Программа, изложенная в винеровской книге, завоевала признание и оказала уже немалое воздействие на мировую науку, но в ней далеко не все раскрыто и истолковано; кибернетике еще предстоит найти свои строгие, классические формы. Знаменитое сочинение Винера нуждается во внимательном, критическом прочтении. Критика и оценка этой книги — дело специалистов многих профилей, представителей многих наук; нужна здесь и острая мысль философа. Итогом будут новые книги, которые откроют нам новые горизонты. Несколько слов о переводе. Сложность и своеобразие книги делают последнюю задачу отнюдь не тривиальной. При первом русском переводе пришлось столкнуться с большими трудностями. Для настоящего издания текст перевода заново отредактирован и по возможности исправлен с учетом поправок автора во втором английском издании78. К сожалению, и второе английское издание в этом отношении оставляет желать лучшего. По существу, книга нуждается в специальных комментариях, которыми она когда-нибудь непременно обрастет. Нами увеличено также число приложений: помещенные в них материалы позволяют полнее судить о взглядах автора. Заключая свое предисловие, я хотел бы напомнить мудрые слова шекспировского Гамлета: «И в небе, и в земле сокрыто больше, чем снится вашей мудрости, Горацио». Не таков ли окончательный урок кибернетики? Г.Н. Поваров Москва, 77 Наст. изд. С. 235. 78 Перевод введения из части I «Кибернетики» и приложений I и IV принадлежит Г.Н. Поварову, перевод остального текста «Кибернетики» и приложения II — И.В. Соловьеву. март 1967 г. [c.28] Предисловие ко второму изданию Когда тринадцать лет тому назад я готовил первое издание «Кибернетики», работу мою затрудняли некоторые серьезные помехи, следствием чего были многочисленные опечатки наряду с отдельными ошибками в содержании. Ныне, думается, настало время пересмотреть кибернетику не только как программу для будущего, но и как существующую науку. Поэтому я воспользовался настоящей возможностью, чтобы внести необходимые исправления для моих читателей и одновременно дополнить книгу изложением современного состояния предмета и новых близких идей, появившихся со времени первого издания. Если какая-либо новая отрасль науки является действительно жизненной, то центр интереса в ней с годами неизбежно должен перемещаться. Когда я писал «Кибернетику» в первый раз, главное препятствие для меня заключалось в том, что понятия статистической теории информации и управления были тогда новы и даже в какой-то мере противоречили установившимся взглядам. Теперь они стали обычным орудием инженеров связи и разработчиков автоматического оборудования, и главная опасность, мне угрожающая, состоит в том, что книга может показаться банальной. Значение обратной связи в техническом проектировании и в биологии твердо установлено. Значение информации и методика ее измерения и передачи составляют целый предмет изучения для инженера, физиолога, психолога и социолога. Автоматы, о которых в первом издании книги делались лишь предсказания, заняли подобающее [c.29] им место, и связанные с этим социальные опасности, против которых я предостерегал не только в данной книге, но и в небольшой популярной работе «Человеческое использование человеческих существ»79, видны теперь отовсюду. А потому кибернетику надлежит спешить к новым областям и обратить побольше внимания на идеи, возникшие уже в последнее десятилетие. Простые линейные обратные связи, изучение которых сыграло такую большую роль в пробуждении интереса ученых к кибернетическим исследованиям, оказываются совсем не такими простыми и линейными, как представлялось сначала. В самом деле, в ранние дни теории электрических цепей ее математические ресурсы не шли дальше линейного комбинирования сопротивлений, емкостей и индуктивностей. Это означало, что весь предмет можно было достаточно верно описать в терминах гармонического анализа передаваемых сообщений и величин импедансов, адмиттансов и отношений напряжений в цепях, через которые проходят эти сообщения. Задолго до выхода в свет «Кибернетики» стало ясно, что изучение нелинейных цепей (таких, какие мы находим в различных усилителях, ограничителях напряжения, выпрямителях и т. д.) не умещается в эти рамки. Тем не менее за отсутствием лучшей методики предпринимались многочисленные попытки распространить линейные понятия прежней электротехники далеко за те границы, в которых они допускали естественное представление новых элементов. Когда около 1920 г. я пришел в МТИ, обычный способ подхода к нелинейным устройствам состоял в том, что искалось расширенное понятие импеданса, которое охватывало бы как линейные, так и нелинейные системы. В результате нелинейная электротехника пришла в состояние, подобное состоянию птолемеевой системы астрономии в последний период ее существования, когда нагромождали эпицикл на эпицикл, поправку на поправку, пока все это латаное сооружение не рухнуло под собственной тяжестью. [c.30] 79 Wiener N. The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society. — Boston Houghton Miftlin Co., 1950 (русский перевод: Винер Н. Кибернетика и общество. — М.: ИЛ, 1958. — Ред. ). Как из крушения перенапряжений птолемеевой системы возникла коперникова система с ее простым и естественным гелиоцентрическим описанием движений небесных тел, заменившим сложную и запутанную картину геоцентрической птолемеевой системы, так и для изучения нелинейных устройств и систем, электрических или механических, естественных или искусственных была необходима совершенно новая отправная точка. Я попытался нащупать новый подход в своей книге «Нелинейные задачи в теории случайных процессов»80. Оказывается, что с переходом к нелинейным явлениям тригонометрический анализ теряет ту ведущую роль, которая ему принадлежит в изучении линейных явлений. Это имеет четкое математическое объяснение. Процессы в электрических цепях, как и многие другие физические явления, характеризуются инвариантностью при сдвиге начала отсчета во времени. Физический опыт, начатый в полдень и достигший определенного состояния к 2 часам дня, должен достигнуть такого же состояния к 2.15, если мы начнем его в 12.15. Таким образом, физические законы говорят об инвариантах группы сдвигов во времени. Тригонометрические функции sin nt и cos nt обнаруживают важные инвариантные свойства относительно той же группы сдвигов. Функция общего вида e it перейдет в функцию e iω(t+τ) = e iωτ e iωt того же вида при сдвиге, который получается прибавлением τ к t . Как следствие, a cos n (t + τ) + b sin n (t + τ) = (a cos n τ + b sin n τ) cos nt + (b cos n τ — a sin n τ) sin nt = = a 1 cos nt + b 1 sin nt . Иными словами, семейства функций Ае iωt и A cos ωt + B sin ωt инвариантны при сдвиге. [c.31] Но существуют и другие семейства функции, инвариантные при сдвигах. Если рассматривать так называемое случайное блуждание, когда перемещение частицы за любой промежуток времени имеет распределение, зависящее от длительности этого промежутка и не зависящее от событий, происшедших до его начала, то ансамбль случайных блужданий также перейдет в себя при временном сдвиге. Иными словами, инвариантность при сдвигах — это свойство тригонометрических кривых, которым обладают также другие множества функций. В дополнение к этой инвариантности, тригонометрические функции характеризуются свойством Ае iωt + Ве iωt = (А + В)е iωt благодаря которому они образуют чрезвычайное простое линейное множество. Легко заметить, что это свойство связано с линейностью, т. е. мы можем свести все колебания данной частоты к линейной комбинации двух колебаний. Именно это специфическое свойство обусловливает роль гармонического анализа при изучении линейных свойств электрических цепей. Функции е iωt суть характеры группы переносов и дают нам линейное представление этой группы81. Но когда мы обращаемся к другим комбинациям функций, нежели сложение с постоянными коэффициентами, например к перемножению функций, то простые тригонометрические функции уже не обнаруживают этого элементарного группового 80 Wiener N. Nonlinear Problems in Random Theory. — New York: The Technology Press of М.I.T. and John Wiley & Sons, 1958 (русский перевод: Винер Н. Нелинейные задачи в теории случайных процессов. — М.: ИЛ, 1961. — Ред. ). 81 О группах и характерах групп см. ниже гл. II — Прим. ред. свойства. С другой стороны, случайные функции, такие, как при случайном блуждании, обладают определенными свойствами, весьма полезными при рассмотрении их нелинейных комбинаций. Я не хотел бы входить в подробности, математически довольно сложные и уже разобранные в моей книге «Нелинейные задачи в теории случайных процессов». Материал этой книги уже применялся не раз при рассмотрении специфических нелинейных задач, но для выполнения изложенной там программы остается еще многое сделать. Практически дело сводится к тому, что [c.32] в качестве удобного стандартного сигнала на входе выступает уже не набор тригонометрических функций, а сигнал типа броунова движения. В случае электрических цепей такая «броунова» функция физически может быть получена дробовым эффектом. Дробовой эффект есть явление нерегулярности электрических токов, возникающее вследствие того, что токи представляют собой не непрерывный поток электричества, а последовательность неделимых и одинаковых электронов. Поэтому электрические токи подвержены статистическим колебаниям, которые сами носят довольно ровный характер и могут быть усилены настолько, что составят заметный случайный шум. Как я покажу в гл. IX, теория случайного шума может служить на практике не только для анализа электрических цепей и других нелинейных процессов, но и для их синтеза82. С этой целью выходной сигнал нелинейного устройства со случайным входом приводится к ряду некоторых ортонормальных функций, тесно связанных с многочленами Эрмита. Задача анализа нелинейной цепи состоит в определении коэффициентов этих многочленов усреднением по параметрам входного сигнала. Указанный процесс описывается довольно просто. Кроме черного ящика, изображающего еще не проанализированную нелинейную систему, у меня есть некоторые тела известной структуры, которые я буду называть белыми ящиками и которые изображают разные члены искомого разложения83. Я ввожу один и тот же случайный [c.33] шум в черный ящик и в данный белый ящик. Коэффициент белого ящика в разложении черного ящика равен среднему произведению их выходных сигналов. Это среднее надо брать по всему ансамблю входных сигналов, создаваемых дробовым эффектом, но существует теорема, которая во всех случаях, кроме множества меры 0, позволяет заменять это среднее средним по времени. Таким образом, мы нуждаемся в перемножающем устройстве, которое бы находило произведение выходов черного и белого ящиков, и в усредняющем устройстве, которое может быть основано на том, что разность потенциалов конденсатора пропорциональна его заряду и, следовательно, интегралу по времени от тока, текущего через конденсатор. Можно не только определить один за другим коэффициенты каждого белого ящика, входящего слагаемым в эквивалентное представление черного ящика, но и определить их все одновременно. Можно даже при помощи соответствующих схем обратной связи заставить каждый белый ящик автоматически настраиваться на уровень, соответствующий коэффициенту этого белого ящика в разложении черного ящика. Это позволяет нам построить сложный белый ящик, который, будучи соединен надлежащим образом с черным 82 Термин «нелинейная система» употребляется мною не для исключения линейных систем, а для того, чтобы показать, что речь идет о более широкой категории. Анализ нелинейных систем при помощи случайного шума применим также к линейным системам, и его применяют на самом деле. 83 Термины «черный ящик» и «белый ящик» — удобные и образные выражения с не очень точно установленным значением. Под черным ящиком я подразумеваю какое-либо устройство (например, четырехполюсник с двумя входными и двумя выходными полюсами), которое выполняет определенную операцию над настоящим и прошлым входного потенциала, но для которого мы не обязательно. располагаем информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой операции. С другой стороны, белый ящик есть аналогичная цепь, в которой для обеспечения заданной зависимости между входом и выходом мы связали входной и выходной потенциалы согласно определенному структурному плану. ящиком и получая тот же самый случайный входной сигнал, автоматически превратится в операционный эквивалент черного ящика, хотя его внутреннее строение может быть весьма отличным. Описанные операции анализа, синтеза и автоматической самонастройки белых ящиков по подобию черных могут выполняться и другими методами, принадлежащими проф. Амару Бозе84 и проф. Габору85. Во всех этих методах используются процессы подгонки, или обучения, включающие выбор удобных входных сигналов для [c.34] черного и белого ящиков и сравнение этих ящиков. И во многих из них, в том числе в методе проф. Габора, важную роль играют перемножающие устройства. Хотя имеется много способов электрического перемножения двух функций, задача эта технически нелегкая. С одной стороны, хороший перемножитель должен работать в широком диапазоне амплитуд. С другой стороны, он должен быть настолько быстродействующим, почти мгновенным, чтобы работать точно на высоких частотах. Габор утверждает, что его перемножитель работает в диапазоне частот примерно до 1000 гц . В своей речи при вступлении в должность профессора электроники в Имперском колледже естественных и технических наук Лондонского университета он не указал ни диапазона амплитуд, в котором применим его метод, ни достижимой степени точности. Я с нетерпением жду, чтобы эти данные были указаны и можно было оценить перспективы использования такого перемножителя в других зависящих от него устройствах. Все эти системы, в которых некоторое устройство приобретает определенную структуру или функцию на основании прошлого опыта, приводят к весьма интересному новому подходу как в технике, так и в биологии. В технике устройства такого рода можно применять для того, чтобы не только проводить игры и другие целевые действия, но и постоянно совершенствовать при этом свое поведение на основании прошлого опыта. Я рассмотрю некоторые из этих возможностей в гл. IX настоящей книги. В биологическом плане перед нами по меньшей мере аналог того, что, быть может, составляет центральное явление жизни. Для существования наследственности и для размножения клеток необходимо, чтобы ответственные за наследственность компоненты клеток — так называемые гены — были способны строить по своему образу другие подобные, ответственные за наследственность структуры. Поэтому было бы весьма заманчиво найти способ, посредством которого технические устройства могли бы производить другие устройства с функциями, подобными их собственным. Я отведу этому вопросу гл. X, где, в частности, будет рассмотрено, каким путем колебательные системы данной частоты могут привести другие колебательные системы к той же частоте. [c.35] Часто утверждают, что создание молекул данного вида по образу существующих молекул аналогично применению шаблонов в технике, которое позволяет использовать функциональный элемент машины как эталон для изготовления другого подобного элемента. Образ шаблона статичен, а молекула гена должна производить другую молекулу посредством некоторого процесса. Я делаю пробное предположение, что образцовыми элементами, определяющими индивидуальность биологических веществ, могут быть частоты, скажем, частоты молекулярных спектров, а самоорганизация генов может быть проявлением самоорганизации частот, которую я рассмотрю дальше. Я говорил уже в общих чертах об обучающихся машинах. Я отведу особую главу для более подробного рассмотрения этих машин, их возможностей и некоторых проблем их использования. Пока же хочется сделать несколько замечаний общего характера. Как мы увидим в гл. I, понятие обучающихся машин столь же старо, как и сама 84 Bose A.G. Nonlinear System Characterization and Optimization // IRE TRANSACTIONS IT-5. — 1959. — Р. 30- 40, специальное приложение к IRE TRANSACTIONS. 85 Габор Д. Электронные изобретения и их влияние на цивилизацию. Вступительная лекция, 3 марта 1959 г., Имперский колледж естественных и технических наук при Лондонском университете, Англия. кибернетика. В случае описанных мною приборов управления артиллерийским зенитным огнем линейные характеристики предсказывающего устройства, используемого в данное время, зависят от долговременного знакомства со статистиками ансамбля тех временных рядов, которые мы хотим предсказать. Эти характеристики можно найти математически. по изложенным там принципам, но вполне возможно придумать вычислительную машину, которая будет собирать эти статистики и вырабатывать кратковременные характеристики предсказывающего устройства на основании опыта, уже пережитого самим предсказывающим устройством и записываемого автоматически. Это может пойти гораздо дальше чисто линейного предсказывающего устройства. В ряде статей Каллианпура, Мазани, Акутовича и моих86 развита [c.36] теория нелинейного предсказания, которую можно, по крайней мере в принципе, механизировать аналогичным образом, с использованием долговременных наблюдений как статистической основы для кратковременного предсказания. Обе теории предсказания — линейного и нелинейного — предполагают определенные критерии качества предсказания. Простейший, хотя отнюдь и не единственный пригодный, — это критерий наименьшей среднеквадратической ошибки. Он применяется здесь в частном виде с функционалами броунова движения, использованными мною для синтеза нелинейных устройств, поскольку различные члены моего разложения имеют некоторые свойства ортогональности. Эти свойства гарантируют, что частичная сумма конечного числа членов дает наилучшую имитацию рассматриваемого устройства, какая только может быть получена с этими членами при указанном критерии. Метод Габора также основан на среднеквадратическом критерии ошибки, но в более общем виде, пригодном для временных рядов, полученных из опыта. Понятие обучающихся машин можно распространить на гораздо более широкую область, нежели предсказывающие устройства, фильтры и тому подобные приборы. Особенно важно оно для изучения и конструирования машин, играющих в игры со встречными интересами, как, например, в шашки. Здесь интересную работу выполнили Сэмьюэл87 и Ватанабе88 в лабораториях фирмы «Интернешнел Бизнес Машине». Как и в случае фильтров и предсказывающих устройств, здесь подбираются какие-то функции временных рядов, на которые можно разложить функции гораздо более широкого класса. Выбранные функции могут включать численные оценки существенных величин, от которых зависит успех игры. Например, они включают число фигур с обеих сторон, господство над пространством, подвижность и т. д. В начале работы машины этим факторам даются пробные [c.37] веса, и машина выбирает допустимый ход, имеющий наибольший общий вес. Эти действия машина проводит по жесткой программе, без какого-либо оборудования. Но время от времени машина переходит к другой задаче. Она пробует разложить функцию, равную 1 при выигрыше, 0 при проигрыше и, положим, 1/2 при ничьей, по различным функциям, выражающим факторы, которые машина способна учитывать. Тем самым она заново определяет вес этих факторов, чтобы вести затем более сложную игру. Некоторые свойства таких машин будут рассмотрены в гл. IX, здесь же я должен сказать, что применение подобных оценок позволяет машине обыграть своего программиста после 10— 86 Wiener N., Masani P. The Prediction Theory of Multivariate Stochastic Processes, Part I // Acta Mathematica. — 1957. — Vol. 98. — P. 111-150; Part II // Ibid . — 1958. — Vol. 99. — P. 93-137. Также Wiener N., Akutowicz E.J. The Definition and Ergodic Properties of the Stochastic Adjoint of a Unitary Transformation. // Rendiconti del Circolo Matematico di Palermo. — Ser. II. — 1957. — Vol. VI. — P. 205-217. 87 Samuel A.L. Some Studies in Machine Learning, Using the Game of Checkers. // IBM Journal of Research and Development. — 1959. — Vol. 3. — P. 210-229. 88 Watanabe S . Information Theoretical Analysis of Multivariate Correlation. // IBM Journal of Research and Development. — 1960. — Vol. 4. — P. 66-82. 20 часов обучения и тренировки. Я также упомяну в этой главе о некоторых аналогичных машинах, предназначенных для доказательства геометрических теорем и для имитации — в ограниченной степени — логики индукции. Вся эта работа составляет часть теории и практики двойного программирования89, которые усиленно изучались в лаборатории электронных систем Массачусетсского технологического института. Там было установлено, что, если не применять какое-либо обучающееся устройство такого типа, программирование машины с жесткой схемой представляет собой очень трудную задачу и что существует настоятельная необходимость в устройствах для программирования этого программирования. Но понятие обучающихся машин применимо не только к тем машинам, которые мы создаем сами, но и к тем живым машинам, которые мы называем «животными», и это бросает новый свет на биологическую кибернетику. Здесь я хочу выделить среди многих современных исследований книгу супругов Стэнли-Джонсов о кибернетике (отметим орфографию) живых систем90. [c.38] В этой книге авторы много места отводят обратным связям, поддерживающим рабочий уровень нервной системы, а также другим обратным связям, отвечающим на частные раздражения. Поскольку соединение уровня системы с частными реакциями является в значительной степени мультипликативным, оно также нелинейно и подчиняется соображениям, подобным изложенным выше. Эта область исследований сейчас усиленно развивается и, я надеюсь, в ближайшем будущем должна развиваться гораздо больше. Машины с памятью и самовоспроизводящиеся машины, которые я до сих пор описывал, основаны в большой мере, хотя и не полностью, на устройствах с весьма высокой специализацией, которые можно назвать копировальными устройствами. Физиологические варианты того же процесса должны больше соответствовать особым методам, свойственным живым организмам, где копирование заменяется менее специализированным процессом самоорганизации системы. Гл. Х настоящей книги посвящена одному примеру процесса самоорганизации, а именно процессу, посредством которого образуются узкие, весьма специфические частоты в мозговых волнах. Она оказывается, таким образом, в значительной мере физиологическим двойником предыдущей главы, в которой аналогичные процессы рассматриваются на более близкой к копированию основе. Обнаружение таких резких частот в мозговых волнах и теории, предложенные мною для объяснения того, как они возникают, что они могут сделать и как их можно использовать в медицине, представляют, по моему мнению, новое существенное направление в физиологии. Подобные же идеи можно применить для объяснения многих других физиологических явлений, и они могут внести значительный вклад в изучение основ явлений жизни. В этом направлении я даю скорее программу, чем законченное исследование, но программу, на которую я возлагаю большие надежды. В мои намерения ни в первом издании книги, ни в настоящем не входило дать конспект всего, что было сделано в кибернетике. Это не соответствует ни моим интересам, ни моим возможностям. Цель моя — изложить и дополнить свои мысли по этому предмету и [c.39] представить некоторые идеи и философские соображения, которые побудили меня начать работу в данной области и продолжали интересовать меня при ее дальнейшем развитии. Таким образом, это книга весьма личного характера, уделяющая много места исследованиям, которыми я сам интересовался, и относительно мало — исследованиям, в которых я сам не 89 То есть речь идет об автоматизации программирования. — Прим. ред. 90 Stanley-Jones D., Stanley-Jones К. Kybernetics of Natural Systems: A Study of Patterns of Control. — London: Pergamon Press, 1960. (Стэнли-Джонсы употребляют слово «кибернетика» в исходной греческой форме — «kybernetics», тогда как Винер, а за ним и большинство англо-американских авторов пишут его в латинизированной форме — «cybernetics», т. е. «цибернетика»; ср. «киклоп» и «циклоп». В русской литературе с самого начала утвердилось греческое чтение. — Ред. ). участвовал. При пересмотре книги я получил ценную помощь от многих. В частности, я должен выразить признательность за сотрудничество мисс Констанции Д. Бойд из издательства Массачусетсского технологического института, д-ру Сикао Икехара из Токийского технологического института, д-ру Ю.В. Ли с электротехнического факультета Массачусетсского технологического института и д-ру Гордону Рейсбеку из Белловских телефонных лабораторий. Кроме того, при написании новых глав, и в частности в расчетах для гл. X, в которой рассматриваются самоорганизующиеся системы, обнаруживаемые при изучении энцефалограмм, я должен отметить помощь со стороны моих учеников Джона Котелли и Чарльза Э. Робинсона и особенно со стороны д-ра Джона С. Барлоу из Главной Массачусетсской больницы. Указатель составил Джеймс У. Дэйвис. Без постоянной заботы и преданности всех этих лиц у меня не хватило бы мужества и прилежания, чтобы выпустить новое исправленное издание. Норберт Винер Кембридж, Массачусетс, март 1961 г. [c.40] |