Алгоритмы развития - Моисеев Н.Н.
Скачать (прямая ссылка):
По мере развития наукн и техники человек все чаще н чаще сталкивается с необходимостью исследования объектов, прямое экспериментирование с которыми невозможно. Это имеет место тогда, когда мы не можем создать на Земле необходимых условий для эксперимента (как, например, прн изучении проблемы спуска космического корабля в земной атмосфере) либо когда мы сталкиваемся с уникальными н весьма быстро изменяющимися объектами, поведение которых не допускает многократного воспроизведения одного н того же эксперимента. Взанмо-
действие человека и биосферы как раз и является таким объектом, который удовлетворяет сразу всем трем перечисленным условиям: любой глобальный эксперимент с биосферой практически невозможен, он крайне опасен и в силу чрезвычайного динамизма биосферы практически бесполезен!
В подобных ситуациях математическое моделирование и экспериментирование с системами математических моделей, которые имитируют реальность, становятся единственным реальным средством анализа. Но такие «машинные эксперименты» будут эффективным средством исследования лишь в случае, если вычислительная система приспособлена к диалоговому режиму. Исследователь должен иметь определенные и достаточно простые (удобные) возможности задавать вопросы вычислительной системе, в которой записаны в форме системы программ модели, имитирующие природные процессы, н достаточно быстро и в наглядной форме (например, в графической) получать необходимые ответы. Дальнейшее развитие диалоговых средств н способов представления информации я вижу в более глубоком понимании процессов мышления, в создании возможностей для более полного раскрытия способностей человеческого интеллекта.
Вычислительная техника, которая появилась еще в конце 40-х годов, долгое время такими возможностями не обладала. Лишь где-то на рубеже 60—70-х годов мы начали понимать, что такое человеко-машинный диалог, каким образом и с помощью каких средств он может быть эффективно реализован. В создании необходимых технических средств заслуга инженеров, бесспорно, очень велика. Но главное, на мой взгляд, сделали все-таки математики. Именно оии первыми осознали всю важность проблемы и создали то математическое обеспечение, без которого любые инженерные изобретения не моглн бы быть использованы на практике.
Так называемое системное математическое обеспече-
нне, специальная организация программ позволили не только создавать большие системы математических моделей, но и использовать нх для решения задач такой сложности, которая казалась неопределимой еще пару десятков лет тому назад. В частности, только теперь стали доступными проблемы глобального масштаба. Сами идеи машиииого эксперимента, который сегодня превратился в одно из важнейших средств научной работы не только теоретиков, но и экспериментаторов, зародились в головах математиков уже давно. Онн возникли еще тогда, когда никаких диалоговых средств не было и в помнне, когда компьютеры представляли собой, так сказать, ламповые «монстры» и были совершенно не приспособлены к диалогу. Одиим из первых примеров реализации диалога «человек—ЭВМ» была, вероятно, попытка численного решения задачи отыскания экстремума функции, топографическая поверхность которой имеет овражную структуру. Эта схема диалоговой оптимизации была реализована еще иа машине БЭСМ-1 8.
Употребляя выражение «человеко-машинный диалог», я понимаю его смысл достаточно широко — как средство объединения формально-логического и гуманитарного стилей мышления. Такое объединение включает в себя целый ряд элементов очень различной природы, и именно оно должно помочь нам преодолеть одно из труднейших противоречий современности.
Современные научные проблемы во все большей степени начинают носить принципиально междисциплинарный характер. Глобальные проблемы являются их ярким представителем: для нх решения необходимо научиться объединять усилия специалистов самых различных профилей. А для этого иужиы прежде всего общий язык н соответствующие технические средства работы с информацией. Необходимый язык дают математические модели или, более точно, такие описания изучаемых явлений, в которых используется н язык математики. Техническими средствами становятся
современные вычислительные системы, т. е. совокупность вычислительных машин, вспомогательных устройств (системы ввода-вывода, графические устройства й т. п.) и соответствующего математического обеспечения, необходимого для решения возникающих математических задач. И модели, н инструментарий — необходимые элементы диалоговой системы. Но нх одних еще мало для получения необходимых знаний.
Как уже говорилось выше, наши средства анализа, наши знания окружающего мира недостаточны для того, чтобы полностью описать происходящее на языке математики (по-видимому, на любом уровне развития науки всегда будет происходить нечто подобное). По этой причине наши модели очень редко бывают замкнутыми. Последнее означает, что система уравнений, соотношений, неравенств содержит величины, которые не определяются в рамках модели. Они должны быть либо заданы заранее, либо подобраны экспертами в процессе самого машинного эксперимента. Иными словами, исследование даже относительно простых задач и частных проблем, как правило, не сводится к решению чисто математических задач и всегда требует дополнительных рассуждений содержательного характера. При этом чем сложнее предмет исследования, тем больше возникает неформалнзуемых ситуаций и тем больше удельный вес содержательного анализа. Интуиция н рассуждения по аналогии приобретают в этих условиях важнейшее значение. И в то же время по мере усложнения предмета исследований традиционные методы естественных и общественных наук, не использующие технику формального анализа и машинную обработку информации, становятся все более н более беспомощными, поскольку количество связей н взаимная обусловленность событий растут столь быстро, что человеческий мозг уже не в состоянии их переработать и проанализировать. Таким образом, с возрастанием сложности изучаемых проблем их все труднее и труднее сводить к чисто математическим зада-
