человек и ноосфера. Никита Николаевич МоисеевЧеловек и ноосфера
 Скачать 2.57 Mb.
|
|
Примечание. Очень часто учеиый-исследователь затрудняется ответить на вопрос, почему его интересует это, а не то. И даже если он отвечает нечто определенное, ему далеко не всегда можно верить. Суммируя сказанное, я смею утверждать, что если отно- сительно легко заключить, что именно можно было бы реко- мендовать тому или иному ученому делать в развитии соб- ственной дисциплины, то очень трудно и даже опасно сове- товать ему то, чего делать не следует. Сегодня мы сталкиваемся со своеобразным явлением: знания накапливаются впрок. Они оттачивают нашу интуи- цию, содействуют проявлению феномена открытия, порож- дают спонтанные скачки в нашем понимании окружающе- го мира. Открытия – это проявление крайней нелинейности процесса самоорганизации информационной базы цивили- зации. Несмотря на известное обособление науки, на опосре- дованный 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 инте- рес к ней начинает затухать. Причины ее застоя могут быть самыми разными – то ли это неудачная постановка пробле- мы, то ли сложность возникающих задач, не поддающих- ся преодолению существующими средствами анализа, то ли еще что-то. В таких случаях говорят о кризисе научной дис- циплины. Я думаю, например, что сегодня в кризисной ситу- ации находятся многие классические разделы современной математики. Математика, как и другие науки, возникла из определен- ных потребностей общества. Или, если говорить более точ- но, ее развитие стимулировалось этими потребностями. Она отвечала тем представлениям об окружающем мире, кото- рые формировал человеческий опыт. Сегодня вся ее первооснова начала стремительно менять- ся. Стали возникать вопросы, совершенно чуждые традици- онному пониманию, и появились качественно новые труд- ности, имеющие своим источником достижения других на- ук. Примером тому служит предположение о существова- нии минимального линейного размера в физике элементар- ных частиц, о дискретном характере пространственно-вре- менного континуума, нарушение временной симметрии, со- здание компьютеров и многое другое. К тому же по традици- онной аксиоматической организации математического зна- ния был нанесен сильнейший удар трудами К. Гёделя, кото- рый показал невозможность доказательств непротиворечи- вости арифметики и ее полноты. Пошатнулись и представ- ления о строгости, которые идут еще от древних греков. Ка- жется, наконец, что математика теряет свою исключитель- ность, 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 слож- ность реальных задач ставит перед математиками совершен- но новые проблемы, исследование которых не поддается тра- диционным методам. Эти и многие другие факты, которые становятся все более важными не только в теоретических исследованиях, демонстрируют ограниченность того арсена- ла средств, которым располагает классическая математика. Она оказалась просто не подготовленной для изучения но- вых прикладных задач: у нас, математиков, для изучения этих новых проблем не оказалось вовремя подходящего ин- струмента. 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) = а →∞x на пути более глубокого понимания процессов мышления и познания. Подробное обсуждение подобных вопросов вы- ходит далеко за рамки этой книги. Но о кое-каких вопросах, относящихся к этой проблематике, я буду говорить во вто- рой части этой работы. Среди различных кризисных явлений, непрерывно возни- кающих в процессе развития общества, особое место сего- дня занимает так называемый информационный кризис. Да- лее речь пойдет о нем и о способах его преодоления. Об информационном кризисе и компьютерах Недостаток информации означает, что процедурам при- нятия решений свойствен высокий уровень неопределенно- сти. В этом случае на формирование решений оказывают большое влияние субъективные факторы (личное мнение то- го или иного субъекта), которые могут проявиться даже в ущерб объективным потребностям человеческого общества или отдельного коллектива. Однако и избыточность инфор- мации также порождает значительные трудности. Так, в наи- более простых случаях избыточная информация оказывает- ся просто бесполезной. Все эти обстоятельства легко просле- живаются 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 по- нять, что если техника работы с информацией остается ста- рой, то новые знания, то есть новая информация, с какого-то момента перестают быть нужными. В самом деле, для того чтобы сделать что-либо новое (но- вую конструкцию, новый эксперимент, получить новые зна- ния), приходится достаточно хорошо изучить старое, то есть то, что уже известно людям, ибо иначе не избежать повто- ров. Исследователь, владеющий лишь старой, традиционной техникой работы с информацией, просто не располагает воз- можностями за обозримый срок изучить тот передний 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, стреми- тельно растет. Эффективность затрат на новые научные раз- работки начинает постепенно снижаться. Другой пример – быстрый рост сложности управления че- ловеческой деятельностью. Так, в системе телекоммуника- ций число связей, а следовательно и объем информации, рас- тет быстрее, чем пропорционально квадрату числа абонен- тов, а число производственных связей из-за усложнения про- изводства и производимой продукции – еще более стреми- тельно. В итоге управление производственным процессом, кото- рый нуждается в изучении и учете всех этих связей, требу- ет все больших затрат времени. В силу этого в управленче- скую 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 управ- ления резко падает – растет мера хаоса! Традиционные методы обработки информации становят- ся, таким образом, преградой на пути дальнейшего развития научно-технического прогресса. Есть еще одно важнейшее обстоятельство, ставящее пре- делы использованию традиционных способов работы с ин- формацией. Техника выходит на такие рубежи, что для обес- печения ее бесперебойного функционирования наука долж- на разрабатывать совершенно новые принципы обращения с информацией. Например, нам все чаще приходится иметь дело с объектами, прямое экспериментирование с которы- ми невозможно в принципе. Единственную информацию о поведении подобных объектов могут дать лишь исследова- ния их математических моделей. А сложность этих моделей оказывается такой, что применение для их анализа методов, привычных инженерам или физикам, потребует для получе- ния необходимых сведений о свойствах изучаемых объектов совершенно необозримых затрат времени. Значит, на определенной ступени развития человеческо- го общества появляются знания и возможности, которые оно не может, уже использовать при нынешней организации тру- довой деятельности. Возникает, как говорят, «феномен ин- формационного тупика» – одна из сложнейших проблем, на- шего времени. Однако эта трудность в значительной степени (на совре- менном этапе, во всяком случае) преодолевается, причем совершенно неожиданным образом: появляются принципи- ально новые методы переработки информации, связанные с изобретением электронной вычислительной техники – ком- пьютеров. Вместе с ними и всем тем вспомогательным оборудовани- ем, которое оказалось необходимым, возникает качествен- но новая технология работы с информацией, внедрение ко- торой в сферу управления даже в передовых странах мира еще резко отстает от темпов совершенствования технологии производства и производительности труда в промышленно- сти и сельском хозяйстве. Даже при современном уровне ав- томатизации управленческого труда рост его производитель- ности резко отстает от роста производительности труда ра- бочих. В результате происходит неуклонное уменьшение числа занятых непосредственно в производстве и рост числа слу- жащих. 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 упо- мянули о самом главном изобретении нашего века – об элек- тронно-вычислительной машине. А ведь это изобретение столь же эпохальное событие, как и овладение огнем на заре человеческой истории и создание первого парового двигате- ля 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 быстродействую- щее арифметическое устройство, которое появилось более 40 лет тому назад, но и весь комплекс электронного оборудо- вания, постепенно возникший в связи с изобретением быст- родействующего электронного арифмометра. Это важно от- метить потому, что развитие этого комплекса, включающе- го в себя огромное количество вспомогательного оборудова- ния (дисплеи, принтеры, графопостроители, другие системы ввода-вывода, разнообразные интерфейсы и пр.) и разнооб- разное математичеекое обеспечение, качественно изменило само понятие «электронная вычислительная машина» и ме- сто 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 называе- мые электронные машины первого поколения, уже обладали весьма высоким быстродействием, до десятков тысяч ариф- метических операций в секунду. Но память их была невелика. Поэтому они позволяли успешно решать задачи, в которых входная и выходная ин- формация была невелика, но требовалось выполнить значи- тельное количество арифметических действий, недоступных ручным арифмометрам. К числу таких проблем относились многие задачи физики, все основные инженерные расчеты и пр. Но уже и эти свойства простейших «интеллектуальных устройств» значительно повысили эффективность деятель- ности человеческого мозга. Подчеркну, впервые машины со- здаются как помощники не рук человеческих, а человеческо- го 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 вычислитель- ными средствами, способными не только рассчитать траек- торию полета ракеты (это-то как раз можно было сделать за- ранее и вручную), но скорректировать в случае необходимо- сти момент тормозного импульса по уточненным измерени- ям параметров орбиты. Подобные вычисления надо уметь производить не только точно, но и быстро. Ничтожная ошиб- ка 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 несо- вершенстве дали могучий толчок развитию разнообразных областей техники и прежде всего космической и ядерной. В 60-х годах были созданы новые носители памяти, мало- надежные ламповые устройства были заменены надежными полупроводниковыми. Все это позволило сделать компьюте- ры весьма эффективным инструментом для обработки боль- ших массивов информации, ранее недоступных ручной об- работке. Это обстоятельство открыло им путь в экономику и управление народным хозяйством. И с этим фактом связа- но тоже немало интересных и важных явлений нашей жиз- ни. Внедрение электронной вычислительной техники в про- мышленность, экономику и сферу управления не только рез- ко увеличило интенсивность промышленного производства, но и создало основу для появления качественно новых тех- нологий и технических конструкций. Оно настолько изме- нило структуру конечного продукта и, что особенно важ- но, темпы появления новых технологий, что сегодня уровень технического развития той или иной страны измеряется уже не столько количеством производимого металла или энерго- носителей, как в былое время, сколько достижениями в об- ласти электроники и информатики. Однако, на мой взгляд, настоящая история электронной вычислительной техники и ее революционизирующее вли- яние на общество и формирование его алгоритмов эволю- ции начинаются с конца 60-х годов, когда появились так на- зываемые машины третьего поколения, или вычислительные системы, основанные на использовании больших интеграль- ных схем. Их применение открыло совершенно новые технологи- ческие возможности в создании вычислительных систем – особенно в создании вычислительных устройств. Электрон- ная вычислительная техника стала стремительно дешеветь. В результате компьютер, стоивший еще недавно, казалось, астрономические суммы, стал доступен каждому неболь- шому предприятию. За относительно короткое время сто- имость 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 но- вое поколение машин, которое принято называть четвертым. Его отличительной особенностью являются персональные компьютеры: дальнейшее совершенствование технологии и «миниатюризация» привели не только к дальнейшему уде- шевлению вычислительной техники, благодаря чему исполь- зование компьютеров стало доступно любому человеку сред- него достатка. Из огромных ламповых «монстров», занимав- ших сотни квадратных метров производственной площади в 50-х годах, вычислительные машины превратились в систе- мы, которые вместе со всеми вспомогательными устройства- ми могут уместиться на письменном столе. Они стоят значи- тельно дешевле, чем автомобиль среднего класса, и по про- стоте использования находятся на уровне бытовой техники или пишущей машинки. Но по своим техническим возмож- ностям – скорости вычислений, объему памяти – они значи- тельно превосходят все то, что мы имели в своем распоря- жении в период запуска первых космонавтов. Наряду с персональными машинами четвертое поколение включает в себя и современных «монстров», так называе- мых суперкомпьютеров. Их производительность достигает уже миллиарда операций в секунду. Обсуждение проблем развития вычислительной техники в инженерном или экономическом разрезе не является зада- чей нашей книги. Для нас важны не технические особенно- сти современных вычислительных машив и даже не их эко- номические характеристики, а те новые возможности, кото- рые 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 по- коления дали определенные основания надеяться на то, что дальнейшее развитие вычислительной техники и вычисли- тельных систем сыграет важную роль в решении этой сверх- задачи современной цивилизации и поможет создать каче- ственно новые «алгоритмы эволюции». Попробую обосно- вать эту точку зрения. А для этого вернемся к проблеме преодоления противо- речий между Человеком и Природой и постараемся понять, почему появление электронных вычислительных машин тре- тьего поколения означает важнейший этап в отыскании пу- тей решения этой проблемы. Для того чтобы сформировать стратегию во взаимоотно- шениях Человека и окружающей среды (стратегию Разума), недостаточно традиционных Методов, основанных на иссле- довании отдельных локальных экологических ситуаций. Нам необходимо научиться изучать биосферу как единое целое, исследовать свойства этой сверхснстемы, законы ее разви- тия, ее реакции на антропогенные нагрузки, то есть необхо- димо научиться оценивать влияние человеческой деятельно- сти на изменение параметров биосферы и тенденций ее из- менения как единой системы. Добиться всего этого с помощью обычных экспериментов, которые используются в традиционных экологических или геофизических исследованиях, мы не можем. Причины та- кой ситуации почти очевидны. Во-первых, биосфера – это уникальный объект, существу- ющий в единственном экземпляре, объект, который нахо- дится в вечном движении: он непрерывно изменяется. Се- годня он не такой, каким был вчера, а завтра он тоже уже будет иным. В этих условиях обычный (не машинный) экс- перимент становится весьма ненадежным средством иссле- дования, поскольку эксперимент тальное изучение предпо- лагает 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 мо- гут поставить человечество на грань катастрофы. Поэтому экспериментирование с биосферой абсолютно недопустимо. Что же тогда остается нам для изучения биосферы как еди- ного целого? Остаются наблюдения, изучение отдельных более или ме- нее стабильных элементов биосферы, анализ исторического материала. Это тоже немало, и без таких наблюдений и ис- следований, конечно, не обойтись. Однако этого совершен- но недостаточно для решения тех проблем, о которых речь идет в предлагаемой работе. Ведь с помощью только одно- го изучения отдельных фрагментов биосферы невозможно составить о ней целостное представление, а изучение исто- рии биосферы не дает необходимых прецедентов. Кроме то- го, уместно вспомнить то, что я говорил относительно алго- ритмов сборки: по знанию свойств фрагментов объекта нель- зя обычно бывает предсказать свойства самого объекта. Для этого нужен специальный инструмент. Итак, располагая лишь теми методами работы с информа- цией, которые принято использовать в традиционном есте- ствознании и истории, мы вряд ли окажемся в состоянии правильно оценить характер эволюции для сферы в услови- ях растущей мощи цивилизации. Для этого необходимы ка- чественно новые способы исследования и прогнозирования результатов человеческой деятельности. И здесь без совре- менной вычислительной техники обойтись невозможно. Но даже и с ее помощью составить целостное описание процес- сов биосферы общепланетарного масштаба и их взаимовли- яния представляется трансцендентно трудной задачей, а те методы использования компьютеров, которые сформирова- лись в первую четверть века их истории, вряд ли могут по- мочь 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 альтерна- тивы из совокупности возможных решений в практической деятельности, необходимо прежде всего располагать доста- точно точным математическим описанием изучаемого явле- ния или анализируемой ситуации, то есть разработать неко- торую систему математических моделей. Дальнейшая традиционная схема применения вычисли- тельных средств для решения сложных физических, техни- ческих или экономических проблем, формулируемых прак- тиками на обычном языке (то есть при наличии вербаль- ного описания), требует их переформулировки в терминах построенных нами математических моделей. Это позволяет свести исследование к решению серии конкретных матема- тических задач, для чего и используются специальные ме- тоды 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 реакто- ром и т. д. Подобная схема, однако, в ее обычном виде по многим причинам не может быть использована для решения процес- сов глобального характера, а тем более для управления ими. Во-первых, сегодня мы еще не можем построить единую за- мкнутую модель биосферы. Для этого у нас просто недоста- ет знаний. Многие связи, играющие важную роль в биосфер- ных 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 «разреше- ние противоречий» или «коэволюция Человека и биосфе- ры», поскольку сегодня мы не можем (и, быть может, вооб- ще не сможем) четко сформулировать этот смысл на языке количественных понятий. Последнее требует самостоятель- ных и кропотливых исследований с помощью тех же матема- тических моделей. Таким образом, здесь мы сталкиваемся с ситуацией, в ко- торой объектом исследований оказываются сами цели иссле- дования и их четкая формулировка. А для этого необходи- мо найти способы изучения самого феномена развития био- сферы в зависимости от того, какой будет сама человеческая деятельность. Другими словами, нам необходимо воссоздать, научиться имитировать с помощью компьютеров различные варианты развития биосферы и его влияния на общественные процес- сы в зависимости от характера развития этих процессов! Мы видим, что электронная вычислительная техника нам нужна не только как средство для решения некоторого на- бора математических задач. Она необходима в новом каче- стве – как некоторая своеобразная экспериментальная уста- новка, заменяющая натурный эксперимент с биосферой, ко- торый, как мы это видели, невозможен. В машине, во всяком случае, в принципе мы можем пред- ставить биосферу в качестве единого целого (с учетом воз- можных параметризаций). Это будет система моделей, ко- торая станет имитировать реальность. И с этой системой мы уже можем проводить все необходимые эксперименты, открывать новые свойства этой системы, которые мы ста- нем отождествлять (с определенной точностью, конечно) со свойствами биосферы, ее отклик на наши действия. И с по- мощью этих экспериментов находить приемлемые варианты поведения общества по отношению к окружающей среде. Но для всего этого нужен инструмент, позволяющий объ- единить традиционные неформальные методы, использую- щие аналогию, интуицию, опыт с вычислительными возмож- ностями компьютера (одних моделей, как я уже говорил, ма- ло). Только на пути такого объединения мы сможем отыс- кать более точное понимание смысла термина «коэволюция» и способы реализации реальной коэволюции. Других спосо- бов нет! Таким образом, проблемы изучения биосферы и условий гармонического развития биосферы и общества в ней ока- зываются гораздо сложнее всех тех, с которыми мы сталки- вались до сих пор и при подготовке полетов в космос, и при проектировании ядерных реакторов и других сложных тех- нических систем. В последних случаях мы были в состоянии не только создать математическую модель, но и свести ана- лиз и выбор необходимых конструктивных параметров к се- рии четко поставленных математических задач. Цели иссле- дования нам были заданы заранее. Итак, вычислительная машина, то есть устройство, спо- собное производить большое количество арифметических операций в небольшое время, вряд ли сама по себе способна (даже при гигантском быстродействии) оказать какую-либо серьезную помощь в решении проблем глобального харак- тера. Машинам двух первых поколений для этого недоста- вало 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 необходи- мые технические предпосылки качественно новой техноло- гии работы с информацией. Возможно, здесь лучше сказать даже не «созданы», а «открыты», поскольку инженеры, со- здавшие вычислительные системы третьего поколения, вряд ли представляли себе, насколько сильно изменят их творе- ния 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 объ- ем оперативной памяти. Сюда же следует отнести, конечно, и современное системное математическое обеспечение, но- вые специализированные и универсальные языки, предельно упрощающие и ускоряющие программирование, как и любое другое общение исследователя с вычислительной машиной. О каждом из перечисленных технических и математиче- ских усовершенствований, взятом в отдельности, можно бы- ло бы сказать лишь то, что оно просто полезно. Но вот, взя- тые в своей совокупности, превратившись в систему, объ- единенную с арифметическим устройством, они превратили компьютер в совершенно новый инструмент познания, бла- годаря которому стало возможным организовать диалог че- ловек – компьютер. А это, ж свою очередь, открывает дорогу для синтеза формальных и неформальных методов анализа. В результате этот синтез означает возможность объединения потенциальных способностей человеческого интеллекта (ко- торые мы даже толком не знаем) со способностью вычисли- тельной машины безошибочно и быстро производить огром- ное количество логических операций. Обретение этого син- теза 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 иссле- дований общеметодического и методологического характера к количественным оценкам изучаемого процесса эволюции общепланетарного характера. Для решения проблем «глобальной экологии», или, луч- ше сказать, «энвайроментальных» проблем – в, русском язы- ке нет подходящего термина, – необходима мобилизация всех возможностей современной науки. Математика и анализ математических моделей являются, конечно, лишь одной из них. Не меньшую роль играют мето- ды исследования, традиционные для естественных и обще- ственных наук. Огромное значение имеет интуиция, ассоци- ативное мышление, исторический анализ и т. д. Поддержан- ные современными методами работы с информацией – бан- ками данных, экспертными системами, они превращаются в весьма совершенные методы познания. И тем не менее ни одно из этих средств анализа и прогно- за, которыми располагает Человек, само по себе не может обеспечить нужный здесь уровень исследований. И прежде всего недостает умения и памяти быстро и точно просле- живать 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, позво- ляющий объединять все существующие возможности позна- ния. Сейчас еще рано говорить о том, что такой инстру- мент уже создан. Но появление технических и программных средств, обеспечивающих диалог исследователь – компью- тер, позволило, увидеть перспективы, создания такого ин- струмента. Работы в этом направлении уже, начались, и их интенсивность растет с каждым годом. Инструментарий, который возникает в результате симби- оза логики и интуиции, методов, возникших в точных и. гуманитарных дисциплинах, наверное, можно будет назвать «объединенным» или «коллективным» интеллектом. Дей- ствительно, ведь он дает возможность общения с компьюте- ром не одного исследователя, а нескольких, а также их между собой, причем разных специальностей. Создание подобно- го инструмента будет действительно новым, качественно но- вым шагом в развитии средств познания окружающего мира, а следовательно, и цивилизации. Без подобного инструмен- тария решение комплекса проблем, вызванных необходимо- стью обеспечения коэволюции Человека и биосферы, вряд ли возможно. Вот почему я утверждал в столь категорической форме, что настоящая история электронных вычислительных ма- шин началась с того момента, когда появились машины тре- тьего поколения и была осознана не только сама возмож- ность, но и перспективы человеко-машинного диалога как нового средства познания, способного существенно интен- сифицировать «алгоритмы эволюции». Традиционное средство познания в естественных нау- ках – эксперимент. Но эксперимент – это тоже диалог; диа- лог исследователя с Природой (впрочем, любое исследова- ние всегда является диалогом!). Ставя опыт, исследователь задает Природе вопрос, и, получив ответ, то есть получив ре- зультат эксперимента, он задает ей новый вопрос, ставя но- вый эксперимент. И так до бесконечности. Совокупность полученных ответов после их надлежащей обработки и приведения в систему (в том числе с помо- щью математики) постепенно превращается в теорию, кото- рая становится однажды руководством к действию, руковод- ством 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 уни- версальной схемы исследований – это следующие два фак- тора: во-первых, количество вопросов, которое задается ис- следователем, а во-вторых, величина временного шага, неиз- бежно разделяющего вопросы и ответы. Первая характе- ристика диалогового процесса определяется способностя- ми исследователя, а вторая – качеством экспериментальной установки. В процессе организации такого диалога важную роль иг- рают также общефилософские и методологические концеп- ции. 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 при- меров подобного рода. Итак, любое исследование имеет несколько различных граней. Прежде всего это методологические и мировоззрен- ческие посылки, определяющие стратегию поиска истинных знаний. Затем идет сам поиск, который всегда ведется в ре- жиме 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 «тех- ника ответа». Она должна не только обеспечить быстрое по- лучение ответа, но и представить его в такой форме, которая удобна исследователю и позволяет ему легко воспринимать новую информацию. Все сказанное относится и к тем слу- чаям, когда эксперименты «в натуре» заменяются анализом математической модели. По мере развития науки и техники Человек все чаще стал- кивается 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 по- добным объектом. Он удовлетворяет сразу всем трем усло- виям: любой глобальный эксперимент с биосферой практи- чески невозможен, он крайне опасен и в силу чрезвычайного динамизма биосферы практически бесполезен! В подобных ситуациях математическое моделирование и экспериментирование с системами математических мо- делей, которые с определенной точностью воспроизводят (имитируют) реальность, становятся единственным возмож- ным средством анализа. Но такие «машинные эксперимен- ты» 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 моде- ли, 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 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 кон- це 40-х годов, долгое время такими возможностями не обла- дала. 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, сдела- ли все-таки математики. Именно они первыми осознали всю важность проблемы и создали то математическое обеспече- ние, без которого любые инженерные изобретения не могли бы быть использованы на практике. Так называемое системное математическое обеспечение, специальная организация программ, новая технология по- строения системы моделей (о которой я еще буду говорить) позволили не только создавать большие системы математи- ческих моделей, но и использовать их для решения задач та- кой сложности, которая казалась непреодолимой еще пару десятков лет тому назад. В частности, только теперь стало доступным изучение с помощью математического моделиро- вания 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 со- бой малонадежные ламповые «монстры» и были, конечно, совершенно не приспособлены к диалогу. Одним из первых примеров реализации диалога человек – компьютер была, вероятно, попытка численного решения за- дачи отыскания экстремума функции, топографическая по- верхность которой имеет овражную структуру. Эта схема диалоговой оптимизации была реализована на ламповой ма- шине БЭСМ-1 в начале шестидесятых годов (см. подробнее: Моисеев H. Н. Численные методы в теории оптимальных си- стем. М., 1971, с. 188–190). Употребляя термин «человеко-машинный диалог», я по- нимаю его смысл достаточно широко, как любое средство объединения – объединения формально-логического и гу- манитарного стилей мышления. Такое объединение включа- ет в себя целый ряд элементов очень различной природы, включая технический, машинный сервис и специальное про- граммное обеспечение и специально для этого вырабатывае- мую систему процедур, объединяющих усилия специалистов разного направления. Вот это все и призвано помочь нам преодолеть одно из труднейших противоречий современно- сти и создать инструмент, необходимый для выбора «стра- тегии Разума»! Современные научные проблемы во все большей степени начинают носить принципиально междисциплинарный ха- рактер. Глобальные проблемы являются их ярким предста- вителем: их решение требует участия самого широкого спек- тра 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 кото- рых используется язык математики. Техническими сред- ствами становятся современные вычислительные систе- мы, то есть совокупность вычислительных машин, вспо- могательных устройств (систем ввода-вывода, графических устройств и т. д.) и соответствующего математического обес- печения, необходимого для решения возникающих матема- тических задач. И модели, и инструментарий – это все необходимые эле- менты диалоговой системы. Но их одних еще мало для эф- фективного 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 математи- ки. И, по-видимому, на любом уровне развития науки все- гда будет происходить нечто подобное, ибо язык математи- ки, как и любой другой язык, не является универсальным. По этой причине наши модели, как правило, не бывают за- мкнутыми. Последнее означает, что системы уравнений, соотноше- ний, неравенств содержат величины, которые не определя- ются в рамках моделей и не задаются начальными условия- ми. Они должны быть заданы заранее, то есть быть фактора- ми экзогенными по отношению к модели, либо быть подо- бранными экспертами в процессе самого машинного экспе- римента. Иными словами, исследование даже относительно про- стых задач энвайроментального характера и частных про- блем не сводится к решению чисто математических задач и требует, как правило, дополнительного исследования со- держательного характера. При этом чем сложнее исследо- вания, 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 тех- нику формального анализа и машинную обработку инфор- мации, становятся все более беспомощными, поскольку ко- личество и взаимная обусловленность событий растут столь быстро, что человеческий мозг уже не в состоянии их усво- ить 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 мышле- ния – строго логической, опирающейся на возможности ма- шинной переработки информации с помощью моделей и ме- тодов математики, и неформальной, опирающейся не только на огромный опыт и навыки, но и на чувственное восприя- тие окружающего мира. В этом синтезе и рождаются те новые подходы к познанию реальности, которые постепенно открывают нам пути к по- строению теории развития ноосферы. |