Репортаж с ничейной земли. Рассказы об информации - Страница 53

По-иному работает мысль человека. Там, где отсутствует полный комплекс начальных сведений, человек может строить предположения. Там, где отсутствуют все- признаки сходства, человек идет путем аналогий, узнавая и сравнивая отдельные черты. Приняв предположительное решение, человек может действовать и добиваться успеха. Действуя, он получает новую информацию, позволяющую в одних случаях предположения превращать в доказательства, в других - отбросив прежние предположения, искать новых решений.

Вот почему, сравнивая широчайшие возможности мозга с ограниченными возможностями электронной машины, доктор Шмидт и приходит к выводу, который на первый взгляд кажется парадоксальным: элементы современных машин «идиотски логичны». Он предлагает создать в логических схемах машины «элемент беззаботности», который должен позволить машине «строить предположения» и «принимать решения наугад». Но в «беззаботности» ли тут дело? Скорее наоборот: не беззаботности, а строгости недостает современной машине.

Строгость эта должна проявляться в том, что ереди огромного количества сведений машина должна уметь отобрать только ту информацию, без которой нельзя обойтись. Но как можно достичь этой строгости?

Надо прежде всего понять, как работает мозг. Если до сих пор в процессах, происходящих в машине и в мозгу, мы старались найги черты сходства, то теперь нужно так же детально изучить все различия. Конечно, можно сказать, что процессы, происходящие в мозгу, «являются высшей формой движения», и потому, дескать, они гораздо сложнее того, что происходит в цепях электронных машин. Но это ни на йоту не приблизит нас к решению указанных проблем. В чем эта сложность? Где она зарождается? Ведь, кроме клеток, передающих друг другу сигналы, никаких «секретов» в человеческом мозгу нет. И вся сложность «высшей формы движения» порождается именно этими клетками. Все зависит от характера взаимодействия, от многообразия и гибкости связей. Связь между клетками может меняться во времени, она зависит от предыдущих сигналов. У клетки есть множество связей, и они взаимодействуют между собой. А доктор Шмидт предполагает еще более сложную картину процессов: он считает, что связи эти подвержены флуктуациям - случайным изменениям, влияющим на каждый сигнал.

Конечно, это только гипотеза. Но в свое время гипотезой были и те флуктуации, которым подвержены молекулы газа. А опыты Свидберга и Смолуховского превратили эту гипотезу в строгий научный факт. Может быть, и предположение Шмидта окажется вполне справедливым. Но объяснит ли оно всю сложность происходящих в мозгу процессов? Можно ли, следуя утверждениям доктора Шмидта, считать, что именно флуктуации связей являются «основой воображения и инициативы», что именно они позволяют нам «строить предположения» и «принимать решения наугад»?

Чтобы ответить на этот вопрос, лучше всего вновь обратиться к опыту инженеров. Ведь они уже попытались создать такую электронную схему, в которую введен тот самый «элемент беззаботности», который, по мнению доктора Шмидта, должен излечить от «идиотизма» все будущие поколения «думающих» машин.

Представьте себе вычислительную машину, которая получает множество сведений о составе веществ, участвующих в каких-то процессах, о давлении и температуре, существующих в различных звеньях системы, а в ответ выдает команды о включении в реакцию новых веществ. Как она это делает? Тем, кто 28э хорошо знаком с методами обработки информации, уяснить общую идею этой машины довольно легко. Превращение веществ в ходе реакции, изменение давления, температуры - все эти данные проще всего представить в виде каких-то непрерывно меняющихся сложных кривых. Специальные датчики превращают эти процессы в изменения тока, а ток воздействует на схемы электронных машин. Получая такие сигналы, машина «дробит» их на множество разных ступенек - ведь теорема Котельникова позволяет разбить на ступеньки любой сложный сигнал.

Каждой ступеньке присвоен номер в соответствии с ее высотой. Номер выражен двоичным кодом, двоичные числа, переведенные в импульсы, поступают в соответствующие каналы, где их складывают, умножают и делят в той последовательности, которая задана специальной программой. В результате всех операций машина дает четкие и обоснованные команды: для того чтобы реакция протекала нормально, нужно в такой-то момент времени добавить столько-то граммов такого-то вещества. Но вот реакция усложнилась, появились какие-то новые компоненты, неизвестных стало больше, чем уравнений, - расчеты зашли в тупик. Что делать? И тут машина начинает «строить предположения». «Неизвестно, какое количество вещества А нужно ввести в следующую секунду? Ну что ж, попробуем ввести один грамм». И машина посылает это новое сообщение в дополнение к тем, которые она получила от датчиков.

Мгновенный процесс обработки. Все кривые, превращенные в импульсы, сопоставляются между собой, грамм вещества А уже учтен во всех звеньях сложного «бухгалтерского аппарата», и спустя несколько мгновений получен ответ: если ввести только один грамм, через 5 секунд реакция прекратится. «Ну что ж, - «рассуждает» машина, - если мало грамма, можно ввести килограмм. Что будет тогда?»

Снова загремели «счеты» во множестве «бухгалтерий», и снова ответ получился неутешительным: если ввести килограмм вещества А, то спустя две секунды не хватит вещества В и С. «Ладно, - «рассуждает» машина. - Раз грамма мало, а килограмма много, значит надо искать что-то среднее». И посылает новый сигнал.

Конечно, процесс этот на практике выглядит вовсе не так. Просто с какого-то момента вычислений в непрерывный поток информации вводятся случайные величины от специального генератора, вырабатывающего этот случайный сигнал.

Создатели электронных машин присвоили этому методу звучное имя: они назвали его «методом Монте-Карло». Не подумайте, что Монте-Карло - это имя и фамилия изобретателя. Нет, это всего лишь маленький городишко в княжестве Монако, стяжавший себе мировую славу множеством игорных домов. А вспомнили о нем потому, что «беззаботность» машины, полагающейся на случайность, весьма родственна беззаботности тех, кто с помощью рулетки испытывал в Монте-Карло свою судьбу. Правда, есть тут и одно существенное различие. Неудачный бросок рулетки мог иногда стоить целого состояния. А машина ничем не рискует: она попросту оставляет без внимания все неудавшиеся «броски».

Итак, те самые флуктуации, которые так импонируют доктору Шмидту, осуществлены в этой машине: специальный генератор вводит в общий поток информации случайный, флуктуирующий сигнал. Иногда это помогает машине решить те задачи, которые раньше считались неразрешимыми. Но можно ли говорить, что машина проявляет «творческую инициативу» при решении этих задач?

Эшби подсчитал, что для отыскания методом Монте-Карло двух наилучших ходов для 10 черных и 10 белых шахматных фигур машина, производящая миллион операций в секунду, затратит миллиард миллиардов лет!

Многовато... И на первый взгляд не совсем понятно: почему машине, обладающей такой громадной скоростью операций, требуется так много времени? А причина-то опять-таки в «идиотской логичности».

Шахматы отличаются громадным многообразием вариантов. После первых 10 ходов матча количество всевозможных позиций выражается внушительным числом: 165 518 829 100 544 000 000 000. Машина будет с упорством фанатика просчитывать множество всевозможных позиций, прежде чем выберет из огромного числа возможностей один наилучший ход. В том-то и беда, что она обладает лишь «идиотской» логикой автомата, все ходы для нее равноценны до тех пор, пока каждый из них не оценен суммой очков. Ее можно сравнить с резвым младенцем, которому необходимо потрогать все имеющиеся в комнате предметы для того, чтобы убедиться, что шило колется, бритва режется, а горячий чайник оставляет ожоги и причиняет боль.

А опытный шахматист поступает иначе. Он лишь мимолетным взглядом окинул всю ситуацию и, отбросив сразу тысячи и миллиарды вариантов, уже сосредоточил свое внимание на двух или трех.