Алло, робот - Страница 15

Как осуществить это? Технически, разумеется, просто — обозначить каждую букву цифрой и затем поручить перевод на язык чисел читающему устройству. Но стоит ли делать это? Гораздо целесообразней заносить в машинную «память» только необходимые сведения. И к тому же расклассифицировать их, а не валить в одну кучу сведения из различных областей науки и техники.

Подобная классификация уже давно интересует ученых. И не только ученых, но и всех «лоцманов книжных морей», работников библиотек, библиографов. Ведь это им в первую очередь приходится иметь дело с потоком книг, возрастающим из года в год. Чтобы обуздать его, пока на помощь не пришли еще «умные машины», приходится прибегать к классификации книг.

Самая распространенная — десятичная классификация. Все отрасли знания делятся по этой системе на десять крупных отделов. Чем уже вопрос, тем мельче, тем дробнее деление этих отделов. Например:

6 — Техника.

6П — Промышленность.

6П2 — Энергетика.

6П2.2 — Теплотехника.

6П2.21 — Топливо, его свойства и применение.

6П2.22 — Котельные установки и паровые котлы.

Пользуясь таким систематическим каталогом, можно не опасаться, что «утонешь» в книжном океане. Но и переплыть его не так-то легко. В одной библиотеке имени В. И. Ленина в Москве каждый год прибавляется в общий каталог миллион новых карточек.

Да к тому же десятичная классификация знаний начинает устаревать. Куда, например, помещать литературу по кибернетике — в раздел «математика» или «техника»? Точно так же спорны и другие новые области знания: для них трудно найти место в классификации, предложенной почти сто лет назад.

Созданы специальные машины в помощь библиотечным работникам. Они позволяют сортировать карточки, выдавать ссылки на литературу по необходимой теме. 70 тысяч библиотечных карточек машина способна просмотреть за 6—7 минут. Но этой скорости явно недостаточно. «Механических счетчиков» заменили электронные вычислительные машины с автоматической программой действий. В наши дни рождается идея создания «самостоятельной» энциклопедической машины.

В библиотеках хранятся миллионы книг; тысячи людей обслуживают их. Нельзя ли сделать так, чтобы эти знания не были мертвым грузом, который нам приходится «оживлять», разыскивая в

книжных страницах нужные сведения; чтобы библиотека стала автоматической; чтобы «память» машины была своего рода энциклопедией, откуда можно черпать нужные знания?

Над созданием такой библиотеки работают ученые всех стран мира. Технически уже сейчас можно внести почти все необходимые сведения по любой отрасли науки в «память» машин. Но только технически, потому что нет еще необходимого языка, который бы позволил сделать эту запись.

«Наша цель — поместить в машину не тексты какого-нибудь языка сами по себе, а информацию, которая записана в этих текстах» — вот первая задача, которую ставят ученые, занимающиеся созданием «машинного языка».

Конечно, для записи информации лучше пригоден не наш обычный, человеческий язык со всеми его многочисленными правилами и исключениями. Гораздо точней и приспособленней будет специальный язык. Шахматную партию, например, лучше записывать специальными знаками нотации, а не словами.

Каким же требованиям должен отвечать этот язык? Прежде всего, он должен быть недвусмысленным. Каждая запись должна иметь только одно значение, в отличие от нашего обычного языка. Отчасти это уже сделано. Формула НгО обозначает лишь одно химическое соединение, в отличие от многозначного слова «вода»; число «3» имеет только один смысл, в то время как слово «три», «тройка» может обозначать и число, и действие, и оценку, и тройку лошадей, и название картины.

Казалось бы, «машинным языком» для «всезнающей машины» могут быть знаки математики, физики, химии, логики. Однако это не так-то просто.

КИБЕРНЕТИКА И ХИМИЯ

Химизация промышленности и сельского хозяйства — лозунг нашего времени. Автоматизация обработки химической литературы — лозунг создателей «всезнающих машин». Ведь именно по химии выходит самое большое количество специальной литературы. Лишь одну треть времени тратят химики на проведение экспериментов. Зато на поиск научных материалов, чтение их и другие информационные работы они тратят 50 процентов всего рабочего времени! Это неудивительно. Сто лет назад, чтобы составить справочник по химии, нужно было просмотреть около десятка журналов. В 1922 году, для восьмого издания этого же справочника, понадобилось изучить больше двух тысяч химических журналов. За истекшие сорок лет это число увеличилось во много раз.

Специальный язык химии — язык химических символов и формул — создан давно. Что может быть легче — записать имеющуюся информацию на этом языке и поместить в «память» машины.

Однако задача сразу же усложняется, если вспомнить, что структурные формулы химии расположены не в цепочку. А язык машины, как говорят математики, линеен. Значит, чтобы перевести на «машинный язык» структурные формулы, нужно создать специальную программу. Иначе, не различая, где право, где лево, она может смешать воедино изоморфные вещества.

Химику достаточно написать структурную формулу соединения. Перевод ее на «машинный язык» и запись в машинную «память» происходит затем без его участия. Таким путем нетрудно вводить в «память» машины всю текущую литературу по химии. А как быть со сведениями, которые имелись до того, как машина была пущена в ход?

Можно, конечно, дать задание специалистам, чтобы они переписали все необходимые формулы, как и для текущей литературы. Но уж слишком много понадобится химиков, а их и так не хватает. Поэтому возможен другой путь. Пусть машина сама делает этот перевод, пусть сама читает нужную литературу и заносит формулы в свою «память».

Допустим, что структурные формулы она «понять» может. Как быть с теми формулами, которые написаны словами? Например: «рибонуклеиновая кислота», или «хлористый кальций», или «4а-окси-6-кето-Д8-перегидро-7--окси-5-азафенантрен».

В принципе машина может справиться с этой задачей. Для этого ей необходим только «словарь слогов», словарь химических частиц, из которых состоят названия даже самых сложных соединений. С помощью такого словаря машина сумеет перевести формулу на свой собственный, «машинный язык». Это значит, что она сможет давать ответ и получать задание в любой форме: в виде чисел, в виде структурной формулы и даже в словесной форме!

Вот как выглядит схема такого «тройного» ввода и вывода информации в «химической энциклопедии» недалекого будущего:

Машина сможет отвечать химику сразу на трех «языках». Кроме того, она сумеет давать и названия статей и книг, в которых описывается данное соединение.

Химику требуется примерно час, чтобы посмотреть 200 различных формул. Опыты показали, что машине достаточно секунды для выполнения этой работы. Значит, в скором времени химики получат надежного и молниеносного консультанта.

«МАШИНА-УЧЕНЫЙ»

Только ли обязанности консультанта может выполнять такая энциклопедическая машина?

Может быть, она принесет пользу и в более творческих делах?

Нельзя ли сделать так, чтобы записанная в «памяти» машины информация не лежала бесцельным грузом? Да и стоит ли записывать в машину всю имеющуюся информацию? Быть может, многие данные ей проще получить самой?

Например, зачем засорять «память» машины-математика таблицей квадратов чисел? Не проще ли вложить в ее «память» правило возведения любого числа в квадрат — и, произведя несложное вычисление, она сможет дать нам ответ.