Text
                    КИБЕРНЕТИКУ
НА СЛУЖБУ
КОММУНИЗМУ
СБОРНИК СТАТЕЙ
под редакцией акад. А. И. БЕРГА
ТОМ
I
ГОСУДАРСТВЕННОЕ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО
МОСКВА 1961 ЛЕНИНГРАД


ЭС5-4 В сборнике напечатаны статьи советских специалистов по вопросам применения современной теории управления (кибернетики) в основных областях науки, техники, в различных областях промышленности, а также в биологии, медицине, лингвистике и т. д. Сборник предназначен для лиц, интересующихся перспективами развития кибернетики и возможностями ее применения в самых различных областях научной, технической и промышленной деятельности. 6П2.15 Берг А, И. (редактор), Кибернетику"— на '"службу коммунизму 648 (сборник статей), М.—Л., Госэнергоиздат, 1961 г. 312 с, с илл.* 6П2.15 Редактор В. И. Шамшур Техн. редактор Г. Е. Ларионов Сдано в набор 22/IX 1961 г. Подписано к печати 9/Х 1961 г. Т-11360 Бумага 70Х1081/ц 26,71 печ. л. Уч.-изд. л 29. Тираж 10000 экз. Цена в переплете №7—1 р. 65 к., в переплете №5—1 р. 55 к. Заказ 572. Типография Госэнергоиздата. Москва, Шлюзовая наб., 10.
СОДЕРЖАНИЕ От редактора 5 А. И. Берг, Кибернетику — на службу коммунизму (Введение) 7 И. Б. Новик, О некоторых методологических проблемах кибернетики 34 I СБОР, ПЕРЕРАБОТКА И ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ Б. В. Г н е д е н к о, Некоторые вопросы кибернетики и статистики 55 Р. Л. Добрушин и Я. И. Хургин, Вопросы теории информации 71 К. Б. Арутюнов и Д. В. Свечарник, Отбор, первичная переработка, хранение и передача информации о ходе производственных процессов 80 К. Я. С е р г е й ч у к, Проблемы связи и кибернетика 94 II КИБЕРНЕТИКА И ЖИВАЯ ПРИРОДА А. Д. Воскресенский и А. И. Прохоров, Проблемы кибернетики в биологических науках 107 А. Д. Воскресенский и А. И. Прохоров, Проблемы кибернетики в медицине 126 С. Н. Б рай нес, Нейрокибернетика 140 A. В. Напалков, Изучение принципов переработки информации головным мозгом 153 Д. Ю. Панов и Д. А. Ошанин, Человек в автоматических системах управления 173 III КИБЕРНЕТИКА И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ B. Д. Белкин, Кибернетика и экономика 185 A. И. Китов, Кибернетика и управление народным хозяйством 203 B. В. Иванов и С. К. Шаумян, Лингвистические проблемы кибернетики и структурная лингвистика * 218 Н. Д. Андреев и Д. А. Керимов, Возможности использования кибернетической техники при решении некоторых правовых проблем 234 IV КИБЕРНЕТИКА В НАУКЕ И ТЕХНИКЕ С А. Машкович, Кибернетика и метеорология • . ■. 242 Г. Э. Влэдуц, Кибернетика и химия 252 В. А. Ильин, Телеавтоматика и кибернетика 262 В. А. Веников, Применение кибернетики в электрических системах 272 И. Я. Аксенов, Транспортные проблемы кибернетики • . • . „ • » 292
f ОТ РЕДАКТОРА Подготовка настоящего сборника была начата еще в 1959 г. в связи с созданием в Академии наук СССР Научного совета 'по кибернетике. Ознакомившись с литературой ото 'кибернетике и поверив в большое значение для нашей страны этой новой науки об управлении, редактор решил убедить в этом и широкий круг читателей. Была (проделана довольно большая работа >по ебору'и систематизации материалов, -сделано множество докладов, на подготовку которых ушло немало сил и времени. Через год редактор убедился, что в настоящее время в связи с быстрым развитием кибернетики и все более широким внедрением ее в самые разнообразные области одному человеку оказывается не под силу охватить все эти вопросы. Поэтому было решено подготовить -коллективный труд, назваов его «Кибернетику — на службу коммунизму». (Первый том этого труда выходит в свет в 1961 г., а затем будут подготовлены к изданию «в 1962 и 1963 гг. следующие два тома, задача которых — еще более широко осветить все области кибернетики с постепенным углублением содержания. В первом томе не сделано попыток развить те фундаментальные основы, на которых покоится наука об управлении — кибернетика. Мы преследуем более скромную цель—привлечь внимание широких кругов советских читателей к новой науке, для широкого применения которой в организованном, социалистическом государстве имеются особенно благоприятные условия. Редактор пользуется возможностью сердечно (поблагодарить авторов настоящего сборника за их активное участие, терпеливое и доброжелательное отношение к многочисленным 'просьбам редактора внести те или иные дополнения и изменения, ^направленные на дальнейшее совершенствование изложения. Редактор приносит также свою благодарность руководству и коллективам сотрудников Госэнергоиздата и его типографии за внимание, проявленное к изданию настоящего сборника, и срочный выпуск его, приуроченный к созыву XXII съезда Коммунистической партии Советского Союза. Академик А. И. БЕРГ
„Необходимо организовать широкое применение кибернетики, электронных счетно- решающих и управляющих устройств в производстве, научно-исследовательских работах, проектно-конструкторской практике плановых расчетах, в сфере учета, статистики и управления". (Из проекта Программы КПСС) А. И. БЕРГ КИБЕРНЕТИКУ—НА СЛУЖБУ КОММУНИЗМУ ВВЕДЕНИЕ В проекте Программы нашей партии указано, что коммунистическое общество 'В отличие от всех предшествующих социально-экономических формаций складывается не стихийно, а в результате сознательной и целенаправленной деятельности народных масс, руководимых марксистско-ленинской партией. Руководство всей работой по строительству коммунизма со стороны партии основано на знании законов развития общества, и это придает ему организованный, планомерный и научно обоснованный характер. Эти фундаментальные положения, на которых базируется вся наша научная и практическая деятельность, имеют огромное значение. Они являются результатом изучения всей практики строительства социализма в нашей стране за истекшие годы. Они показывают нам теперь, через 40 с лишним лет, как прозорлив был В. И. Ленин, стремившийся с первых дней революции подвести научный фундамент под •практические мероприятия советской власти тю организации, планированию и руководству управлением 'народным хозяйством страны, только что вышедшей из кровопролитной и опустошительной 'войны. В марте—апреле 1918 г. Владимир Ильич Ленин выступил с большой статьей «Очередные задачи Советской власти». В этой статье он говорил: «Мы, партия большевиков, Россию убедили. Мы Россию отвоевали — у богатых для бедных, у эксплуататоров для трудящихся. Мы должны теперь Россией управлять. И все своеобразие переживаемого момента, 'вся трудность состоит в том, чтобы понять особенности перехода от главной задачи убеждения народа и военного подавления эксплуататоров к главной задаче управления» (Соч., изд. 4-е, т. 27, стр. 214). Огромные трудности борьбы с разрухой, саботажем буржуазии и чиновничества, голодом и нехваткой в стране самого необходимого, отвлечение всех сил на гражданскую войну и борьбу с интервентами не помешали В. И. Ленину еще раз вернуться к этому вопросу в 1920 г. во время дискуссии о роли профсоюзов. Наконец, в 1923 г. в последней своей статье «Лучше меньше, да 7
лучше» («Правда», 4 марта) В. И. Ленин высказывает^ тревогу по поводу несовершенства государственного .аппарата молодой Советской республики и подчеркивает необходимость изучения «основ теории по вопросу о нашем госаппарате» и знания основ науки управления (Соч., изд. 4-е, т. 27, стр. 278). Последующие годы показали и подтвердили правильность выдвижения Лениным проблемы управления на первый план. По мере развития народного хозяйства трудности целесообразного управления им постоянно росли. Вместе с тем практика подтверждала, что именно в социалистическом плановом хозяйстве имеются все условия для наилучшего использования достижений науки и техники на благо всех членов общества, а не отдельных соперничающих групп и привилегированного меньшинства. Советского Союза не коснулся промышленный кризис 1929— 1932 гг., глубоко потрясший капиталистический мир и особенно ярко обрисовавший его анархичность. Несмотря на огромные потери, понесенные во время гражданской войны 1918—1921 гг., промышленность Советского Союза, развивавшаяся 'быстрыми темпами, достигла довоенного (1913) уровня в 1926— 1926 гг. Темпы роста и прогресс социалистического планового хозяйства оказались настолько высокими, что в 1941 г. страна оказалась подготовленной к войне один на один с одной из самых высокоразвитых в индустриальном отношении стран мира — Германией. Это, -несомненно, явилось результатом непрерывного совершенствовавшегося планирования и управления народным хозяйством. Во время второй мировой войны вопросы лучшей организации работы оборонной промышленности и совершенствования управления военными операциями привлекли к себе -самое серьезное внимание. Появились новые науки — теория исследования операций, теория математических игр, теория массового обслуживания; значительное развитие получили математическая статистика и теория вероятностей. Непрерывное и быстрое усложнение военной техники и частые отказы ее в работе привлекли внимание к ненадежности сложных, многоэлементных приборов и аппаратов. Была начата систематическая работа по созданию математической теории надежности и по изучению методов и технологических приемов ее поддержания на высоком уровне. Быстрое развитие радиоэлектроники и приборостроения подготовили .почву для создания первых средств электронной автоматики и, наконец, первых электронных вычислительных машин. Математические машины и средства электронной автоматики в свою очередь позволили (поставить 'по-новому научную «проблему улучшения управления сложными процессами и операциями. Так зародилась новая наука об управлении — кибернетика. За последние годы в отечественной и мировой литературе выпущено множество книг и журнальных статей по кибернетике. Имеются серьезные научные труды, понимание которых доступно только хорошо подготовленным и работающим в сравнительно узких областях специалистам. Написано много хороших научно-популярных книг, рассчитанных на широкий круг читателей. Несмотря на это, все возрастающий спрос на литературу в области кибернетики не удовлетворяется. Это— вполне закономерное для нашего времени явление. Оно объясняется тем, что человек ощущает все большую потребность в повышении эффективности своего труда, т. е. в получении определенных результатов с наименьшей затратой времени, труда, материалов и энергии. Мне могут возразить, что это стремление всегда существовало. Однако нетрудно убедиться в том, что на самом деле это не так. 8
В былые времена научная деятельность ограничивалась наблюдениями или сбором информации, как мы теперь привыкли говорить. Результаты наблюдений запоминались, записывались -и хранились. Создавались обширные библиотеки, но они содержали в основном описательный фактический материал. Составлялись каталоги, классификации, системы. Но попыток более глубокого проникновения в сущность и взаимную связь наблюдаемых явлений делалось мало, главным образом потому, что имевшийся в распоряжении ученых математический аппарат, а также технические средства и оборудование совершенно не соответствовали сложности изучаемых явлений и процессов. Повседневный опыт убеждал наших отдаленных предков в их слабости -и бессилии в попытках покорения сил природы. Порожденный этим 'бессилием страх перед всемогущими силами природы приучал человека к покорности своей судьбе, к пассивности, к суеверию. Наука медленно развивалась потому, что все силы человека поглощались 'борьбой за существование, и не ощущалась потребность в установлении причинно-следственных связей, в объяснении наблюдаемых фактов. От «ученых» ожидалась только одна польза — пророчества, и предсказания. Это был период астрологии в астрономии и знахарства в медицине. Попытки самостоятельного мышления, не укладывавшегося в узаконенные каноны, считались кощунством и кончались костром. Может быть все это было очень давно и сейчас нечего об этом вспоминать? К сожалению, обрисованная выше обстановка существовала до последних столетий, т. е. на протяжении сотен тысяч лет, — ведь первые люди появились на земле миллион лет назад, — а первые зачатки цивилизации, в ее самых примитивных формах, появились только около 10 тыс. лет назад. Последние костры погасли 135 лет назад... Современная наука зародилась в первых трудах Лейбница и Ньютона по высшей математике. Только оо времени внедрения в науку дифференциального и интегрального исчисления можно говорить о зарождении современных естественных наук, так как открылась возможность перехода от «описательства» и качественных характеристик к установлению точных математических, количественных закономерностей, а следовательно не только к констатации явлений и фактов, но и попыткам активного вмешательства человека в явления внешнего 'мира. Успешность этого вмешательства наводила на мысль о целесообразности его и породила потребность в развитии научной работы, приводящей к достижению конкретных целей практической жизни. У человека начала укрепляться вера в свои силы и возможности. Ставились и решались все более трудные задачи по повышению производительности физического труда. От простейших приспособлений и механизмов человек перешел к машинам. Умение добывать и поддерживать огонь, приобретенное 30—40 тыс. лет назад, было использовано лет 200 назад для создания первых паровых машин, и началась эра машинной механизации. В настоящее время 99% всей полезной работы, выполняемой на Земле, осуществляется управляемыми человеком машинами и только 1%—немеханизированной физической силой. Но это вовсе не означает, что только один процент рабочих на земном шаре занят немеханизированным физическим трудом. В нашей стране, например, по не очень точным данным, на вспомогательных, в основном немеханизированных работах занято от 40 до 60% рабочих, причем сюда входят в основном погрузочно-разгрузочные работы. Но один рабочий у нас, управляющий станком или машиной, выполняет полезную работу более чем сотни рабочих, занятых простым физическим трудом. В среднем на земном шаре, учитывая низкую механизацию слаборазвитых стран, процент рабочих, управляющих машинами, значительно ниже, чем в СССР, и составляет всего лишь несколько процентов. И тем не менее именно это незначительное количество квали- 9
фицированных рабочих выполняет .большую часть (99%) полезной работы на Земле. Следует напомнить, что около 100 лет назад картина была совершенно иной: примерно 4% всей полезной работы выполнялись машинами и 96%—физическим, ручным трудом. Механизация и машинизация начали быстро распространяться только в конце 'прошлого века после изобретения и широкого распространения динамомашин, «переменного тока, его канализации и использования электродвигателей и электропривода. Электрическая энергия, ее выработка, распределение •и преобразование в механическую энергию совершили революцию в промышленности в конце XIX в. Научное и промышленное применение электричества открыло новые возможности не только для повышения энерговооруженности труда: широкое использование начали получать приборы и средства автоматизации управления. Но это относится уже к нашему веку, точнее— к нашему времени. Здесь не должно быть никаких заблуждений— век автоматизации сейчас только начинается. Автоматизация при помощи пневматических, гидравлических и электромеханических средств существует уже несколько десятилетий. Но современная автоматизация началась после появления электронных, вакуумных и полупроводниковых приборов. Электронные лампы получили широкое распространение в радиотехнике 40 лет назад, а в промышленной электронике, в средствах электронной автоматики— только лет 10 назад. Полупроводниковые электронные приборы еще моложе. Они стали находить себе широкое применение не более 7—в лет. Но темпы их распространения даже для нашего времени пqpaзитeльны: в настоящее время на земном шаре выпускают не менее нескольких сотен миллионов полупроводниковых приборов в год. Скоро их выпуск дойдет до миллиарда в год, и они во многих областях заменят электронные лампы. В конце второй мировой войны были разработаны первые электронные вычислительные машины. Понадобилось несколько лет для лх улучшения. С 1952 г., т. е. примерно 10 лет назад, в математике, электронике, автоматике и во всех отраслях знаний, базирующихся на этих науках, началась новая эра. Наконец-то оказалось возможным ставить и решать задачу значительного повышения эффективности умственного труда. Приблизительно в это же время зародилась новая наука — кибернетика — наука об управлении. Теперь мы можем вернуться к началу нашего введения. Мы показали на конкретных примерах, что только за последние годы открылась возможность сознательной постановки задачи повышения эффективности труда человека во всех областях его деятельности. Теперь мы можем изучать явления в живой природе, производственные процессы в промышленности и операции, выполняемые людьми в человеческом обществе, при помощи научных методов и технических средств, соответствующих сложности и тонкости этих явлений, процессов и действий. Но теперь это изучение преследует практические цели. Теперь нас совершенно не удовлетворяют созерцание, наблюдение, измерение и хранение этих сведений. Изучение окружающего нас мира и живой природы нам необходимо для использования этих сведений в интересах удовлетворения материальных и духовных запросов человека, для облегчения его труда. * В первом томе сборника «Кибернетику— на службу коммунизму» напечатано несколько статей, цель которых —ознакомить читателей 10
с теми возможностями, которые открываются при практическом использовании принципов кибернетики. Сборник содержит, кроме введения, 19 статей, написанных авторами, непосредственно -работающими в соответствующих областях. Статьи сгруппированы в 4 раздела: первый раздел--Сбор, переработка и передача информации; второй — Кибернетика и живая природа; третий —Кибернетика и гуманитарные науки и четвертый раздел — Кибернетика в науке -и технике. Ниже мы вкратце излагаем содержание каждой статьи, входящей в указанные -разделы. «В век бурного развития науки еще большую актуальность при* обретает разработка философских проблем современного естествознания на основе диалектического материализма, как единственного научного мировоззрения и метода познания» (Из проекта новой Программы КПСС). Кибернетика является новой наукой, получающей все более широкое распространение. 0,на претендует на «изучение процессов управления, происходящих в живой природе, на производстве 'И в человеческом обществе, т. е. на охват практически всей деятельности человека, и поэтому мы вправе требовать, чтобы идеологические основы, на которых эта наука развивается в нашей стране, были безупречны. Наукой об управлении, как указано выше, с первых же дней революции очень много занимался В. И. Ленин. На протяжении всех лет существования Советской власти этим вопросам в (СССР уделялось большое внимание. Но кибернетика как наука об управлении сложными динамическими системами, базирующаяся на математическом фундаменте и на применении современных электронных приборов, зародилась на Западе, и одним из ее основоположников является американский математик Норберт Винер. В связи с этим вполне разумные и прогрессивные -идеи, мысли и обобщения, содержащиеся в современных трудах по (кибернетике, иногда излагаются читателям с «неяюньпх, •противоречивых и часто ошибочных идеологических позиций, что приносит значительный вред. Задача советских ученых — создание советской школы кибернетики, опирающейся на диалектический материализм. За последние годы у нас немало сделано,в этой области. Можно сослаться, например, на недавно вышедший сборник «Философские вопросы кибернетики». Но мы далеки от мысли, что статьи этого сборника исчерпывают всю «проблему. Поэтому в ^настоящем (сборнике помещена статья И. Б. Новика «О некоторых методологических проблемах кибернетики». В ней говорится об оптимизации управления, о сущности информации, о соотношении человека и машины и о природе кибернетики как науки. Мы уверены, что помещение этой интересной статьи в нашем сборнике будет способствовать дальнейшему укреплению идеологических основ кибернетики. I. СБОР, ПЕРЕРАБОТКА И ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ В первом разделе, статьи которого излагают некоторые сведения по сбору, переработке и передаче информации, академик АН УССР, проф. Б. ,В. Гнеденко говорит о некоторых вопросах кибернетики и статистики. Еще в 1956 г Б. В. Гнеденко, Н. М. Амосов, Е. А. Шкаба- ра и их сотрудники заинтересовались проблемами медицинской диагностики и осуществили одну из первых в мире попыток статистической обработки клинического материала, на базе которого обычно ставится диагноз, и применили для этих целей электронную вычислительную машину. Это позволило получить более объективные оценки различных комплексов симптомов, чем это может 'быть сделано «врачом. Применение методов математической статистики, математической логики 11
и теории вероятности при выработке диагноза в будущем окажет существенную помощь врачам. Автор говорит о значении -использования методов теории массового обслуживания в организации производства. Из истории создания первых телефонных станций в начале этого века известно, что датскому ученому А. К. Эрлаагу принадлежит заслуга разработки основ этой математической науки. В этой теории рассматриваются вопросы оценки качества «обслуживания» некоторой системы, в которой неизбежно ожидание своей очереди, и определяется среднее время «обслуживания». Эта теория рассматривает, например, проблему рационального обслуживания пассажиров у железнодорожных касс, на торговых предприятиях, при расчете подъездных путей заводов, портовых -причалов, посадочных площадок самолетов и др. 1В статье описан интересный случай расчета бункеров, накапливающих запасы изделий при поточном производстве, излагаются сведения по некоторым статистическим вопросам надежности (т. е. безотказной работы) управляющих систем, состоящих из большого количества элементов, каждый из которых характеризуется свойственной ему вероятностью исправной работы. В доступной широкому читателю, но в то же время и достаточно серьезной форме Б. В. Гиеденко показывает, ка-к «чистая» математика помогает решению актуальных практических задач современности, какую роль в этом играют такие относительно новые отрасли математики, как теория оптимального планирования, теория игр, теория случайных процессов и т. д. Кибернетика базируется на сборе, переработке и выдаче информации. Информация является также основным понятием общей теории связи. Между тем сам по себе термин «информация» не имеет точного определения. Это не должно нас смущать, так как для научно-исследовательской и практической деятельности и для дальнейшего развития теории управления мы не так уж нуждаемся в точных определениях некоторых понятий. Ведь мы не знаем, что такое время, никто не может дать определения этого слова, но мы отлично измеряем время с высокой точностью и кладем его в основу всех наших расчетов эффективности, производительности труда; мы говорим о растрате и о необходимости экономии времени; неправильное использование времени карается в некоторых случаях законом... Мы не знаем также, что такое пространство, но измеряем его, пользуемся теоремами геометрии— науки о пространстве. С этим можно спорить, но вряд ли кого- нибудь, кроме некоторых философов и математиков, специально занимающихся этой проблемой, может удовлетворить обобщенное понятие о пространстве, как о непрерывной совокупности любых однородных объектов или явлений, измерение расстояний в которых производится по любому закону бесконечно малыми шагами (Риман, 1854). Подобных примеров можно привести множество. Но это не мешает нашей научной и практической деятельности, происходящей во времени и в пространстве... Хорошо известны заслуги американского ученого и инженера-связиста Шеннона и многих других советских и иностранных ученых, заложивших основы общей теории связи и математической, точнее — вероятностной и статистической теории информации. Применимость положений эгой теории к проблемам передачи информации по каналам неживой природы не вызывает сомнений. Попытки же распространить ее на живые организмы пока не дали положительного результата, и, может быть, в данном случае необходимо пользоваться совершенно другими категориями. Нам представляется, что значительный интерес в этом отношении представляет сборник «Теория информации в био- 12
логии», перевод которого в СССР Издательством иностранной литературы издан 'в I960 г. В нашем сборнике помещена статья Р. Л. Добрушина и Я. И. Хур- гина «Вопросы теории информации». Она заинтересует читателей постановкой некоторых вопросов, хотя чтение этой статьи и требует некоторой математической подготовки. Авторы пытаются сформулировать и объяснить некоторые вопросы оптимального кодирования информации, и нам кажется, что это им удалось. Литература по теории информации весьма значительна. Авторы перечисляют некоторое количество трудов, заслуживающих внимания в свете рассматриваемых ими вопросов. Интересно отметить, что в приложении к журналу американских радиоинженеров по теории информации, в № 2, июнь 19,56 г. приведена составленная в США «Библиография советской литературы по теории информации, корреляции и шума», содержащая около 150 наименований. Во втором томе нашего сборника мы намерены напечатать несколько статей по информации, трактуемой с позиций теоретической кибернетики. К ним относятся, например, проблемы восприятия и опознавания образов в живой природе. Эти проблемы привлекают все большее внимание психологов и физиологов, а также специалистов по электронным машинам, работающих в области самооблучающихся и самонастраивающихся машин. В известной мере эти проблемы затронуты в статье А. В. Напалкова, помещенной во втором разделе данного сборника. Так как переработка информации лежит в основе управления, го в сборнике 'напечатана статья гК- Б. Арутюнова и Д. В. Свечарника «Отбор, первичная переработка, хранение и передача информации о ходе производственных процессов». iB ней «рассматриваются особенности информационной деятельности на производстве ,по сравнению с живыми организмами. Отмечается и объясняется исключительная целесообразность всего механизма и устройства передачи информации и ее хранения в живых организмах. Особенно важно сохранение высокой надежности этих процессов. В живой природе это обеспечивается взаимодействием всех структурных и функциональных элементов, участвующих в этом процессе. Благодаря этому на протяжении миллионов лет -путем естественного отбора и приспособления к условиям внешней среды сохранились те виды, в которых исключительно высокая надежность обеспечивается совместной работой огромного количества менее 'надежных элементов. К сожалению, борьба за повышение надежности приборов, средств и систем сбора, хранения и переработки информации, которыми приходится пользоваться в промышленности, еще только начинается, и положение © этой области пока еще следует признать малоудовлетворительным. Поставленные в упомянутой выше статье вопросы весьма актуальны. Мы намечаем во втором сборнике, в 1962 г., значительно развить раздел информации и, в частности, .поместить несколько статей по научному приборостроению, так как не отвечающее потребностям оснащение научных лабораторий этими 'Приборами резко ограничивает их возможности, понижая эффективность исследовательской экспериментальной работы наших ученых. В первом же разделе помещена статья К. Я. Сергейчука «Проблемы связи и кибернетики». Автор показывает все возрастающую роль науки о связи и ее техники в быстро развивающемся народном хозяйстве нашей страны. Отмечена -все возрастающая роль систем с высокой пропускной способностью, в частности коаксиальных и радиорелейных линий. К ним теперь можно добавить недавно открытые возможности резко направленной передачи большого объема информации на электромагнитных, волнах инфракрасного и оптического диапазонов. Здесь открываются поистине большие возможности, только часть которых 13
сейчас осознана. Квантовомеханические генераторы и усилители этого диапазона волн позволяют создать приемники высокой чувствительности и с низким уровнем шумов, на которых будет осуществляться радиосвязь на расстояниях астрономического масштаба (несколько световых лет). Открываются возможности постройки электронных машин с огромным быстродействием. Вероятно, эти новые перспективы заставят переоценить значение некоторых из современных систем передачи информации. К. Я. Сертейчук говорит далее о роли и значении средств связи в автоматизации народного хозяйства, когда источниками и получателями информации окажутся автоматические устройства и электронные машины. В связи с этим начинает входить в обиход термин «технологическая связь», под которой понимается комплекс технических средств связи, обеспечивающих управление автоматизированным производством. Заметим попутно, что эти вопросы затрагиваются также в статьях А. И. Китова и В. А. Ильина, помещенных в третьем и четвертом разделах сборника. Наконец, в статье обращается внимание на возрастающее значение дальнейшей разработки проблем теории информации и применения электронных машгн для переработки «информации. Особое и вполне заслуженное внимание уделяется в данной статье возрастающему значению надежной работы автоматизированных средств передачи информации. II. КИБЕРНЕТИКА И ЖИВАЯ ПРИРОДА Нас интересует прежде всего живая природа, животный и растительный мир. А больше всего мы заботимся о человеке, о его здоровье. Коммунистическое общество должны строить здоровые люди. Сохранение здоровья, предупреждение заболеваний, ранняя диагностика тяжелых заболеваний, эффективные методы лечения в случае заболевания—■ вот основные заботы «советских органов здравоохранения. Всемерное оздоровление труда, внедрение современных оредств технической безопасности, обеспечение санитарно-технических условий, устраняющих производственный травматизм -и профессиональные заболевания — вот основная забота нашей партии о советском человеке, изложенная в проекте Программы КПСС. Интересно напомнить, что та же забота была проявлена еще в 1919 г. Во второй программе партии, принятой на VIII съезде РКП, говорилось: «В области охраны зддровья населения—решительное проведение широких санитарных мероприятий в интересах трудящихся, как-то: а) оздоровление населенных мест (охрана почвы, воды, воздуха)» и т. д. К сожалению, индустриализация сопровождается загрязнением окружающей нас среды. Поставленные более 40 лет назад вопросы не нашли еще своего разрешения в том объеме, -в котором это необходимо. Мощные тепловые электростанции являются источником загрязнения атмосферы, если не приняты меры к очистке дыма. Современная техника позволяет это сделать, и «Эти возможности должны быть реализованы, .иначе мощные тепловые станции превратятся в источники отравления воздуха и гибели растительности. Достаточно ли внимания уделено этому серьезнейшему вопросу? По имеющимся у нас сведениям— нет. Оправление почвы и воды промышленными предприятиями продолжает оставаться нерешенной проблемой, так как промышленность растет и развивается быстрее, чем реализуются предупредительные и запретительные мероприятия. По всем этим вопросам в мировой и в нашей прессе опубликован обширный материал, но задачи, по моему мнению, все еще не решаются удовлетворительно. Здесь необходим коренной перелом. Именно этого и требует пункт проекта Программы: 14
«Крупные сдвиги предстоят в развитии всего комллекса биологических наук в связи с потребностями успешного решения проблем медицины, дальнейшего подъема сельского хозяйства. Интересы -человечества выдвигают перед этими науками в качестве главных задач выяснение сущности явлений жизни, овладение и управление жизненными процессами, ,в частности, обменом веществ, наследственностью организмов. Медицинская наука должна сосредоточить усилия на открытии средств предупреждения и преодоления болезней». Казалось бы, что забота о здоровье советского человека ие относится к теме настоящего сборника, но -на деле это не так. Одним из важнейших документов, характеризующих это положение, является постановление ЦК КПСС и Совета Министров СССР от 14 января 1960 г. «О мерах по дальнейшему улучшению медицинского обслуживания и охралы здоровья населения страны». В соответствии с большими возможностями, созданными за последнее время наукой и тех- v никой, в этом постановлении «перечислено множество мероприятий, осуществление которьих .позволит широко использовать в медицинских учреждениях достижения в области приборостроения и электроники. Постановление 'предлагает значительно расширить научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы ,по созданию изделий медицинской техники на основе использования современных достижений биологии, химии, ядерной физики, электроники и кибернетики. Основное внимание обращено -на разработку специальные диагностических машин и аппаратов для точной оценки функциональных и морфологических изменений в организме на основе последних достижений кибернетики. Врачи-диагносты получат возможность устанавливать причины и характер заболевания то анализу симптомов, которые без электронных маши,н рискуют остаться незамеченными, и, таким образом, обеспечить -постановку диагноза на более ранней стадии тяжелых заболеваний, чем это делается в настоящее время. Все эти указания нашей партии и нашего правительства в настоящее время реализуются. К разрешению трудных задач, связанных с этими проблемами, привлечены математики, специалисты по электронике и биологии. Над этой проблемой работают теперь десятки коллективов в Москве, Ленинграде, Киеве, Тбилиси и других городах СССР, в странах народной демократии, а также на Западе. По проблемам применения математики, электроники и кибернетики в биологии и медицине опубликована обширная научная литература, насчитывающая к 1961 г. не менее 5 тыс. статей. Этому вопросу .посвящаются международные конгрессы и совещания. Всюду проводятся мероприятия по подготовке специалистов по биологической электронике — этой новой разновидности врача—инженера—электрика. В 1961 г. в Институте хирургии имени А. В. Вишневского была проведена научная конференция по применению кибернетики в хирургии. По инициативе директора этого института акад. А. А. Вишневского в институте создана лаборатория медицинской кибернетики. В ней работают врачи и инженеры, физиологи и математики, рентгенологи и техники. В 1959 г. в Москве была проведена научная конференция по вопросам применения электроники в биологии и медицине. На ней было заслушано несколько /десятков интересных докладов, демонстрировалась оригинальная аппаратура. Доклады на конференции опубликованы в сборнике «Электроника в медицине», Госэнергоиздат, i960 г. В 1962 г. будет созвана вторая конференция по той же тематике. Позволю себе напомнить читателю, что биологическая электроника и кибернетика насчитывают всего лишь несколько лет жизни. Все сделанное до сих пор — это только начало новой эры в биологии, и это отлично понимают ученые Советского Союза и других стран. Не может 15
быть никакого сомнения в том, что уже ближайшие годы откроют совершенно новые .перспективы» и возможности. В статье «Кибернетика и жизнь», опубликованной в «Экономической газете» 12 июня 1960 г., .перечислены некоторые области применения кибернетики в биологии. К ним относятся: изучение разнообразных процессов управления в живой природе, живой клетки, поведение живого существа, эволюция живой природы в целом, диагностика, управление некоторыми физиологическими процессами, изучение явлений наследственности и прямое влияние на эти процессы для выведения ценных форм животных, растений и микроорганизмов и т. д. Что же характерно для всей «этой новой области науки? Именно для биологии характерна многовековая тенденция накопления сведений о живых организмах. Собранный за 5—6 тыс. лет материал огромен. Но какими методами он собирался, какие технические средства применялись для изучения наиболее сложных из всех известных в мире явлений и процессов? Надо признать, что медленный -прогресс биологии нельзя ставить в вину только одним биологам. Несомненно, что в такой же или даже в большей степени виноваты в этом технические науки, не предоставлявшие биологам средств изучения, сбора и анализа информации. Что техника могла предоставить в распоряжение биологов до XX в.? Только малопригодные средства для серьезного изучения сложнейших закономерностей живой природы, -пока электротехника, а .позже электроника не изменили положение, разработав электрокардиографы, микроволновую радиоспектроскопию, электронные микроскопы, рентген, энцефалографы и др. Нигде, ни в одной области деятельности человека на .протяжении тысячелетий не наблюдалось такого несоответствия научных и технических средств сложности изучаемых явлений и процессов. Применение же математических методов в биологии, даже для обработки результатов наблюдений (математическая статистика), до последних десятилетий считалось чуть ли не .кощунством. И это происходило, несмотря на то, что основоположники марксизма-ленинизма и диалектического материализма высказывались по этому поводу совершенно определенно. В «Диалектике природы» Ф. Энгельс говорит: «Лишь дифференциальное исчисление дает естествознанию возможность изображать математически не только состояния, но и процессы: движение» (Госполитиздат, 1952, -стр. 218). Лафарг в своих воспоминаниях приводит высказывание Маркса о том, что «Наука только тогда достигает совершенства, когда ей удается пользоваться «математикой» (П. Лафарг, Воспоминания о Марксе, в сборнике «Воспоминания о Марксе и Энгельсе», Госполитиздат, М., 1956, стр. 66). Величайший наш ученый, акад. И. П. Павлов говорит: «...вся жизнь от простейших до сложнейших организмов, включая, конечно, и человека, есть длинный ряд все усложняющихся до высочайшей степени уравновешиваний внешней среды. Придет время — пусть отдаленное, когда математический анализ, опираясь на естественнонаучный, осветит величественными формулами уравнений все эти уравновешивания...» (Поли. собр. соч., т. III, кн. 1, стр. 124—125). Эти примеры можно было бы продолжить. Если вспомнить, что эти высказывания относились к ранним стадиям внедрения математики в естественные науки и в биологию, что тогда еще приборостроение, электротехника и вычислительная техника находились на низком уровне, что никто не мог предвидеть огромные возможности, которые предстояло открыть электронике, и в особенности ее симбиоз с математикой, создание электронной автоматики и электронных математических машин, и тем более новой науки о переработке информации на этих маши- 16
нах—кибернетики, то необходимо отдать должное дару предвидения передовых людей прошлого в правильной оценке отдаленных перспектив науки и, в частности, прикладной математики. Мы живем в век математизации всех естественных и гуманитарных наук, и-математизация биологии — это только одна из сторон этого процесса. •В настоящем сборнике помещены статьи А. Д. Воскресенского и А. И. Прохорова ло применению кибернетики в 'биологии и медицине. В них развиты» изложенные выше соображения. В статье проф. С. Н. Брайнеса по нейрокибернетике рассматриваются вопросы, которые начали разрабатываться в СССР совсем .недавно. Результаты этих интересных исследований изложены в книге по нейрокибернетике1 (в -конце 1961 г. выйдет ее второе, расширенное издание) и рассматривались также на нескольких международных конгрессах. Значительный интерес представляет статья кандидата биологических наук А. В. Напалкова но обучающимся автоматам. Автор ее участвовал в научной конференции, посвященной этим вопросам, происходившей в Карлсруэ (ФРГ) в апреле 1061 г. Основной темой конференции были обсуждение перспектив изучения принципов работы мозга и создание на этой основе кибернетических машин новых типов. Рассматривались теоретические проблемы обучения, хмеханизмы головного мозга, лежащие в основе решения сложных проблем выработки абстрактных понятий, узнавание образов, узнавание речи и чтение текстов. Обсуждались перспективы использования принципов работы мозга при создании новых кибернетических машин, В статье А. В. Напалкова описаны также работы, которые ведутся в Московском государственном университете. Автоматизация управления сложными процессами и системами не высвобождает человека полностью, а ставит его в новые условия. .Когда человек научился строить -машины, задачей которых является преобразование одного вида энергии в другой, часто механический, он ставил себя в определенные отношения к .машине, действием и работой которой ему надо бышо управлять. Органы управления машиной, станком и другими механизмами должньи были находиться в пределах доступности, и действия, выполняемые человекам, должны были лежать в пределах его физических и психологических возможностей. В век автоматизации возникли новые проблемы, так как человек оказывался одним из звеньев новой цепи: машина — управляющий ею автомат— человек. Эта цепь осложняется, когда автоматически управляются многие машины, поточные линии, цехи и заводы. Не существует безотказно работающих механизмов и машин. В равной мере это положение относится и к органам ручного и еще более — к органам автоматического управления. Отказ, хотя бьи временный, в работе любого звена (а в такой цепочке нет важных и неважных звеньев) требует немедленного вмешательства в выполнения ряда операций управления, и притом часто в такой короткий срок, который превосходит физиологические и психологические возможности человека. Проблема надежности опять возникает со всей остротой. Но и при «нормальном» действии системы роль человека остается решающей, и должны быть исключены такие действия, которые превышают его возможности. Нужно признать, что далеко не везде и не всегда это учитывается, и бывают случаи, когда проектирующие организации, конструкторы и технологи забывают о человеке, считая без всяких к тому оснований, что в век автоматизации роль человека становится вспомогательной и 1 С. Н. -Б р а й н е с, А. В. Напалков, В. Б. Свечи некий, Ученые записки Академии медицинских -наук СССР, Институт психиатрии, «(Проблемы нейракиберне- тики», М., -1959. 2—572 17
его работа «автоматически» облегчается. В системе машина—автомат— человек каждое звено.в отдельности .и вся система в целом должны*, работать в оптимальных условиях, и в особенности это относится к физической и психо-физиологической (нагрузке человека. За последние годы это положение начинает завоевывать признание. Значительное внимание уделяется развитию науки, которая получила название психотехники. Иногда ее называют инженерной психологией. Напомним, чго в 1936 г. было опубликовано специальное постановление ЦК ВКП(б) от 4 июля «О педологических извращениях в системе наркомлросо'В». Это постановление было направлено против грубых идеологических и методологических ошибок, которые -были допущены при обследовании умственного развития и одаренности школьников. В результате этих ошибок все большее и большее количество детей зачислялось в категорию умственно отсталых, «дефективньих» и «трудных». Для исправления этих ошибок ЦК ВКЩб) «постановил: 1) восстановить полностью в правах .педагогику и 'педагогов; 2) ликвидировать звено педологов в школах и изъять педологические учебники и др. Этим решением -был ликвидирован целый комплекс ошибок, допущенных. в педагогике. Однако, к сожалению, вскоре оказалось, что некоторые психологи 'поняли это указание ЦК ВКЩб), как осуждение всех работ по психологии труда. В теоретическом и политическом журнале ЦК КПСС «Коммунист»,, № 4 за 1956 г., т. е. через 20, лет после выхода указанного выше постановления, была опубликована передовая статья иод названием «Крепить связь психологической науки с практикой». Подтверждая полиостью недопустимость повторения старых и осужденных ошибок в области психологии и педологии, статья говорила о необходимости изучения и разработки научных основ развития психики человека, изучения психологических условий эффективной организации деятельности людей, в первую очередь их труда. Говорится об огромных задачах, которые стоят .перед учеными в деле широкого, всестороннего изучения психологии труда, психологических «факторов повышения производительности труда, овладения передовой техникой и передовыми методами работы, о том, что технический прогресс еще более усиливает значение и эффективность применения данных психологии труда. Рекомендуется для обеспечения непосредственной связи психологии с практикой организовать научно- практические психологические лаборатории на крупных предприятиях, в медицинских учреждениях, в системе подготовки трудо-вых резервов. В статье далее совершенно четко указывается: «Советская психология исходит из того, что психика человека является продуктом его жизни в обществе, что ее особенности зависят от конкретно-исторических условий человеческой деятельности и что, следовательно, психология изучает психику человека как общественного индивида». К слову сказать, эти соображения следует помнить, когда сопоставляются мыслительные способности человека и некоторые логические операции, выполняемые электронными машинами, Наконец, в этой статье говорится: «Нельзя умолчать о неправильном отношении к зарубежной психологии. Некоторые наши ученые уделяют мало внимания даже наиболее серьезным трудам зарубежных ученых, не подвергая их глубокому разбору, не учитывают того положительного, что они вносят в психологию, .в частности, в методику психологических исследований. Интересы науки настоятельно требуют изучения состояния психологической науки других стран, идейной борьбы с реакционными направлениями, а также учета и использования того положительного, что там имеется: без этого успешное развитие науки невозможно». Хотя эти строки написаны только 5 лет назад, повседневная практика показывает, что интересные мысли и указания, содержащиеся 18 ч
в этой статье, основательно забыты или вообще неизвестны некоторым администратора,м в .промышленности. В статье проф. Д. Ю. Панова и С. А. Ошанина в данном сборнике говорится о .причинах -возникновения инженерной психологии, об анализе возможностей человека и -машины, о распределении функций между человеком и машиной, об анализе деятельности оператора в сложных системах управления, о надежности работы человека-оператора в сложной системе управления, о (проблемах тренировки и отбора и о задачах промышленной лаборатории инженерной психологии. Ряд вопросов в этой статье ставится по-новому. Советская литература по инженерной психологии ограничивается пока всего несколькими наименованиями1 статей. Надо надеяться, что это — только начало. Пренебрежение этой наукой непосредственно сказывается на условиях труда на предприятиях. Весьма желательно, чтобы лица, до сих пор не понимающие значения всего сказанного выше, побывали на некоторых наших автоматизируемых заводах — они бы воочию увидели, насколько важно изучать условия труда человека в век автоматизации. III. КИБЕРНЕТИКА В ГУМАНИТАРНЫХ НАУКАХ Еще в 1919 г. в принятой VIII съездом РКП второй программе партии было сказано: «Как главное и основное, определяющее собой всю хозяйственную политику Советской власти, .поставить всемерное повышение производительных сил страны». XIV съезд партии (1925 г.) указал, что в области экономического строительства будет проводиться в жизнь ленинский план социалистической индустриализации страны. Это было более 35 лет назад. Теперь, в 1961 г., в проекте «Программы КПСС говорится: «Главная экономическая задача партии и советского народа состоит в том, чтобы в течение двух десятилетий создать материально-техническую базу коммунизма». В соответствии с этим .перед экономической наукой ставятся конкретные задачи обобщения новых явлений в экономической жизни общества и разработки народнохозяйственных проблем, решение которых способствует успешному строительству -коммунизма. «Внимание экономистов должно -быть направлено на изыюкание лутей наиболее эффективного использования в народном хозяйстве материальных и трудовых ресурсов, наилучших методов планирования и организации промышленного и сельскохозяйственного производства, на разработку рационального размещения производительных сил и технико-экономических проблем строительства коммунизма». Мы видим, что перед экономической наукой поставлена по существу задача повышения ее эффективности, т. е. изыскания путей и средств решения важнейших задач в области экономики, указанных партией, с наименьшими затратами времени, труда, материалов и энергии. Выступая на Всесоюзном совещании научных работников 14 июня 1961 г., А. Н. Косыгин говорил: «Современные технические средства, — я имею в виду быстродействующие вычислительные машины,—позволяют механизировать и многие процессы умственного труда в научных исследованиях, проектировании, планировании народного хозяйства, в разного рода учетных и банковских операциях, в статистике, постановке информации и даже при переводе текста с одного языка на другой. Имеется также опыт решения на вычислительных машинах многих экономических задач, связанных с планированием. Эти работы свидетельствуют о большой народнохозяйственной эффективности применения математических методов и быстродействующих вычислительных машин. Необходимо расширить масштабы применения на практике 'Этих методов» и далее: 2* 19
«В экономической .науке и в «планировании, основанном на экономических научных исследованиях, нужно смелее и шире переходить к использованию современной электронной вычислительной техники и математических .методов. Экономисты и математики должны совместно разработать конкретные предложения по .применению математических Методов и современной вычислительной техники, -быстродействующих машин в экономических исследованиях, планировании и управлении производством» («Правда», 15 июня 1961 г.). Из этих высказываний следует, что прогресс экономической науки в значительной степени зависит от ее математизации. Но для использования математических методов необходимо прежде всего располагать точной информацией. Существующие методы учета и обработки первичной документации рассчитаны на их неторопливое дальнейшее продвижение. Имеется разнобой в методике учета даже на предприятиях, относящихся к одной отрасли хозяйства и расположенных на территории одного административного района. Механизация учетно-вычислительных работ .крайне низка. На протяжении примерно" года «Экономическая газета» опубликовала ряд выступлений работников учета и статистики, в которых затрагивались коренные вопросы совершенствования бухгалтерского учета, статистики и экономического анализа. Но, как специально отмечалось («Экономическая газета», № 167, 16 июля 1961 г.), орга; низации и ведомства, которые призваны больше всего заботиться о совершенствовании методов бухгалтерского учета и статистики, не сделали до июля 1961 г. необходимые выводов. Напомним, что еще в конце 1959 г. было принято специальное постановление ЦК КПСС и Совета Министров СССР но «механизации этих работ, и в начале 1960 г. в Москве проводилось специальное совещание, посвященное повышению эффективности работы по сбору и обработке первичной документации. Интересна опубликованная в «Экономической газете» от 14 декабря 1960 г. статья инженера-экономиста В. Маш «Учетно-экономическая служба на предприятиях США». Хотя методы и формы организации этой службы в США не могут быть рекомендованы для механического перенесения на советские предприятия, они свидетельствуют о том, что в США прилагаются большие усилия для достижения более гибкого, четкого и оперативного управления в целях повышения эффективности работы промышленности и рентабельности производства. Постановлением Президиума Академии наук СССР от 20 мая 1960 г. создан Научный совет по применению математических методов в экономических исследованиях и планировании под руководством акад. В. С. Немчинова. Этот совет обеспечивает координацию работ в двух основные направлениях: 1) применении математических методов и электронных вычислительных машин в экономическом анализе и планировании в масштабе народного хозяйства страны и отдельных экономических районов; 2) применении математических методов и электронных вычислительные машин в решении технико-экономических задач. Головными организациями, на работу которых опирается Научный совет, являются Вычислительный центр Гооэкономсовета СССР, Инженерно-экономический институт, Ленинградский и Московский университеты и Институт математики с вычислительным центром Сибирского отделения Академии наук СССР, Институт труда и зарплаты Госкомитета по труду и зарплате, Лаборатория экономико-математических методов АН СССР. Наука об управлении сложными процессами и операциями — KH6epj нетика — находит себе все более широкое применение в экономической науке. Главным объектом применения кибернетики и электронные машин в социалистической экономике является народнохозяйственное планирование. Мы уже упоминали выше, что составление плана должно 20
опираться на достаточную по объему и содержанию, точную и своевременную информацию. Целенаправленное социалистическое хозяйство допускает выработку оптимальньих, наивыгоднейших планов. Это> позволяет распределять задания между предприятиями с таким расчетом, чтобы достигнуть максимальной общей производительности при соблюдении заданных пропорций в выпуске различных товаров. Проводятся исследования по оптимальным схемам перевозок массовых грузов угля, цемента, песка и др. Научная организация и планирование народного хозяйства в СССР и 1в странах народной демократии открывают наибольшие возможности для .применения математических -методов и средств электронной вычислительной техники. Но это не означает, что следует пренебрегать опытом и достижениями в этой области в капиталистическом мире. .Недавно опубликован интересный материал о работах в области экономико-математической методологии в некоторых институтах Франции («Экономическая газета» от 23 !мая 1961 г.). Там около 2 лет существует «Общество прикладной экономики и математики», принимающее заказы от крупных фирм -на экономические расчеты наиболее экономичного осуществления различных хозяйственных операций. Изучаются и определяются -наилучшие варианты транспортных перевозок, обеспечивающих выполнение программы с минимальным общим пробегом груза; находятся рациональные сочетания снабжения топливом производственных комплексов, при которых общие затраты сводятся к минимуму; определяются наивыгоднейшие трассы трубопроводов и др. Авторы, этой статьи (iB. Дадаян, А. Покровский и Ю. Черняк) совершенно правильно рекомендуют заимствовать этот опыт путем организации вычислительных «центров в союзных республиках или совнархозах с двойным подчинением — совнархозу и республиканским академиям наук. Это обеспечит, по мнению авторов, сочетание -решения практических задач, выдвигаемых нуждами производства, с разработкой принципиальных основ экономико-математической методологии. Значительный интерес представляют работы, ведущиеся в Центральной научно-исследовательской лаборатории по применению математической статистики и электронно-вычислительной техники Мособл- совнархоза под руководством проф. А. М. Длин. В статье «Математические методы в .промышленности» («Экономическая газета», 21 августа 1061 г., стр. 18) проф. А. М. Длин и Н. Покровский рассказывают о проводимом ими математическом моделировании отдельных производственных процессов, о применении линейного программирования для определения оптимальных размеров раскроя листового проката, о расширении областей применения математической статистики при контроле и анализе производства, о содружестве с Лабораторией по применению математических методов в экономических исследованиях и планировании, руководимой акад. В. С. Немчиновым. В настоящем сборнике помещена статья А. И. Китова по применению кибернетики в управлении народным хозяйством. Соображения автора по оптимальному планированию и по применению математических методов в планировании заслуживают серьезного внимания. Необходимо специально отметить замечательную статью акад. С. Л. Соболева «С математической точностью решать экономические задачи», опубликованную в «Экономической газете» от И июня 1961 г. В нашем сборнике напечатана содержательная статья канд. экономических наук В. Д. Белкина «Кибернетика и экономика». Автор подчеркивает, что в условиях социализма вполне возможно создание комплексной автоматизированной системы управления экономикой страны, и это даст эффект гораздо больший, чем в капиталистических странах, применяющих частично уже сейчас автоматизацию на отдельных уча- 21
ст-ках экономики, но не могущих распространить этот метод на экономику всей страны. В сборнике «Проблемы кибернетики» № 5 (Физматгиз) под редакцией А. А. Ляпунова 'помещены две очень важные статьи по планированию. Статья Ю. Я. Шрейдера «Задача динамического планирования и автоматы» является обобщением и дальнейшим развитием монографии Р. Беллмана по динамическому планированию, опубликованной в США в 1957 г. Ю. Я. Шрейдер описьивает схему, позволяющую поставить общую задачу динамического планирования, вывести основное функциональное уравнение и установить основные свойства его, решений. В статье Е. Г. Гольштейна и Д. Б. Юдина «Об одном классе задач .планирования народного хозяйства» содержится разработка некоторых специальных методов для решения отдельных важных задач линейного программирования, допускающих существенное сокращение вычислительных работ. Мьи остановились несколько подробнее на положении в экономической науке потому, что это особенно важно. Ведь в конечном итоге единственной объективной оценкой всех наших действий в области механизации, автоматизации, расширения производства, размещения новых строек, применения более совершенных методов планирования и всех наших стараний повысить темпы научного и технического прогресса является их экономическая эффективность. Мы не можем себе позволить роскошь недостаточно точно считать в области экономики. Мы не можем при выполнении заданий нашей партии, изложенных в новой .программе, дальше мириться с недоработанностью проблемы ценообразования, этой основы всех экономических расчетов. В своем выступлении на I Всесоюзном совещании научных работников в Кремле 14 июня 1961 г. А. Н. Косыгин уделил очень много внимания экономическим вопросам. Он говорил: «В решениях XXI съезда указывалось, что в области общественных наук, особенно перед экономической наукой, стоит задача творческого обобщения опыта хозяйственного и культурного строительства и исследования новых вопросов, выдвигаемых жизнью. Экономическая наука все еще отстает от требований жизни, практики, на что указывалось Центральным Комитетом Партии и лично тов. Н. С. Хрущевым. Ученые- экономисты: мало уделяют внимания разработке методологии планирования, ©опросам эффективности капитальных вложений, рационального использования основных фондов и другим вопросам, выдвигаемым практикой экономического строительства» («Правда», 15 июня 1961 г.). Все эти вопросы в известной мере затронуты в статьях ло использованию кибернетики в экономике, которые помещены в сборнике, и в статьях, на которые мы специально обращаем внимание читателей. Мы любим и ценим хорошие книги советской и мировой литературы. Много .внимания уделяется у нас за последнее время улучшению изучения иностранных языков. Лингвистика — наука о языке, одна из древнейших наук, — описательная дисциплина, стоящая, как казалось на протяжении многих лет и до последнего времени, весьма далеко от техники и, тем более, от математики. Но жизнь заставляет изменить эту традиционную точку зрения. Во многих странах успешно разрабатываются проблемы автоматического перевода с одного языка на другой при помощи информационных машин. Это потребовало создания новой науки — математической или -структурной лингвистики. Такое направление лингвистики вызвано потребностью лучшего использования огромной научной информации, публикуемой на многих языках. Математическая лингвистика — это совсем новая наука, насчитывающая всего лишь около 10 лет. Но за это короткое время было доказано, что целесообразно заниматься машинным переводом, что следует разработать единый язык — посредник для перевода разных язы- 22
ков, что целесообразно «научить» электронную машину читать письменную речь и воспринимать звуковые сочетания человеческого голоса. Над этими проблемами в настоящее время работают у нас и за границей. В помещенной в нашем сборнике статье В. В. Иванова и С. К. Шаумяна «Лингвистические проблемы кибернетики и структурная лингвистика» содержится много очень интересных и новых соображений »по этим вопросам. В ней говорится о роли языка ,в процессах управления, о структурной лингвистике как абстрактной теории языка, о теоретическом и прикладном значении прикладной лингвистики. Есть еще одна новая область применения кибернетики в гуманитарных науках, а именно — область права. Казалось бы, что постановка вопроса о (применении математики, автоматики и электроники и тем более кибернетики -в науке о праве не имеет реальной базы. Но в статье Н. Д. Андреева и Д. А. Керимова «Возможности использования кибернетической техники при решении некоторых правовых проблем» изложен ряд соображений, доказывающих обратное. Это — одна из областей проникновения точных наук в область гуманитарных наук. Ставится вопрос о накоплении юридической информации в информационно-логических машинах, об ее систематизации и обработке и о выдаче ее для практической работы в правотворчестве ,и для повышения оперативности советского законодательства. Рекомендуется применять машины для (выполнения различного рода трудоемких вспомогательных операций, связанных с подготовкой кодификации права. Перспективным ^представляется использование кибернетических машин в .подготовке материалов для обобщения судебной .практики. Наконец, предлагается использовать машины для разного рода документальной экспертизы. Конечно, практическое применение этих идей потребует проведения серьезной подготовительной работы. Но интересно отметить, что в Ленинградском университете сделаны* уже 'первые шаги в этом направлении. Правонарушения и правотворчество существуют во всем мире. Поэтому 'весьма интересно изучать опыт применения изложенных выше методов за границей. По этому вопросу уже имеется специальная литература. Содержательные доклады ставились на симпозиуме по механизации процессов мышления в Теддингтоне в ноябре 1958 г. и на международной конференции по машинным языкам в сентябре 1959 г. в США. Мы надеемся, что статья »по применению кибернетических методов и средств в нраве привлечет внимание наших юристов. IV. КИБЕРНЕТИКА В НАУКЕ И ТЕХНИКЕ В проекте Программы КПСС выдвинуто требование разработки методов воздействия на климатические условия. Это — давнишняя мечта человечества, совершенно нереальная для былых времен. Осуществление этой задачи в ближайшем будущем является чрезвычайно трудной зада, чей, но современные возможности науки уже позволяют ее поставить на «очередь. По-видимо,му, надо начинать с совершенствования методов предсказания погодьи. В этом отношении за последние десятилетия сделано много. Значительную помощь оказывают более совершенные средства и «приборы сбора и обработки информации о состоянии и динамике атмосферы. Но внедрение научных математических методов и электронных машин в службу предсказания погоды началось, и это уже дает бесспорно положительный результат. Гораздо труднее воздействовать на факторьи, определяющие погоду. Это — типичная задача управления, т. е. воздействия на большие запахи 23
вещества и энергии при яомощи гораздо меньших количеств, но воздействие именно на те факторы, которые определяют состояние системы. Радиотехникам 'хорошо известно, как эффективно действует напряжение на управляющей сетке электронной лампы на расход энергии источника литания ашдной цепи и на появление значительно большего напряжения -в анодном контуре в режиме усиления напряжения. Это — хорошо известный в технике эффект реле. В сущности вся электроника основана на управлении малыми потенциалами, большими запасами энергии и преобразовании этой энергии в желателыную форму. Используя этот принцип, мы .получаем возможность рассеивать облака и туманности для лучшего использования солнечной энергии, когда это желательно, или, наоборот, — сконденсировать влагу в облаках и вызвать искусственный дождь или туман. Решение этих задач в наши дни в небольших масштабах уже возможно и осуществляется. Конечно, гораздо труднее воздействовать на климат. Но разве не 'происходит сейчас ,в больших масштабах орошение пустынь и осушение болот? Разве нельзя в гораздо больших .масштабах и значительно рациональнее вести лесное хозяйство? Разве будем мы и наше потомства мириться с тем, что огромные пространства нашей Родины» покрыты- «.вечной» мерзлотой? На Землю падает огромное количество неиссякаемой солнечной энергии, и, несомненно, наступит время, когда мы научимся ею лучше пользоваться. Разве мы используем силу ветра в сколько-нибудь заметных масштабах? Все это — проблемы большой экономической политики и стратегии, но к решению их можно «приступить уже теперь. -Сюда же относится задача изменения течения рек и направления их вод туда, где этой воды не хватает. Конечно, решение этих проблем требует смелости, дерзаний и глубоких изысканий. Но ведь партия и не ставит перед советскими учеными легких задач. В этом и заключается огромное преимущество социалистического управления народным хозяйством: только оно «позволяет искать и находить оптимальные решения трудных, но важных задач и .проблем. Электронная математика и кибернетика могут в области изменения климата оказать большие услуги, но при одном условии — задачи должны быть поставлены в большом масштабе и на решении их должны быть сосредоточены необходимые силы. В настоящем сборнике помещена статья С. А. Машковича «Кибернетика и метеорология», в которой развиты соображения о возможности лучшего предсказания погоды, влияния на погоду и воздействия на климат. Одной из наиболее быстро развивающихся отраслей в Советском Союзе является химическая промышленность. На майском Пленуме ЦК КПСС (1958 г.) этой отрасли было уделено особое внимание. За 3 года, прошедшие после этого, положение в химии изменилось коренным образом. Пущено в эксплуатацию более 60 промышленных 'предприятий» много мощностей будет введено в 1961 г. Химическая наука и «промышленность развиваются высокими темпами во всем мире. Вместе с тем применение высоких давлений и температур, больших скоростей реакций, вредность и недоступность многих технологических процессов создают именно для химической промышленности острую необходимость механизации и автоматизации производства. Особая сложность многих процессов открывает возможности для применения современных методов кибернетики при управлении. Основными требованиями при этом являются, очевидно, оптимизация хода технологических процессов и обеспечение высокой степени надежности (безотказности) работы как самого химического оборудования, так и применяемых для управления им средств электронной (или пневматической) автоматизации. Применение математики, математической ста- 24
тистики, теории вероятностей, математической логики и других разделав математики для строгого описания закономерностей, действующих в химическом производстве, характеризует одну сторону дела. Второй стороной является информационная работа по химической литературе. Именно этой части работы посвящена в основном статья' Г. Э. Влэдуца^. помещенная в данном сборнике. г Автор отмечает, что в настоящее время химическая, литература составляет примерно одну треть -всей напечатанной до сих пор научной литературы. Старыми методами систематизировать и находить нужные сведения невозможно, так как это поглотит слишком много времени. Поэтому в настоящее время специалисты всех профилей проявляют исключительный интерес к вопросам автоматизации информационных поисков при помощи специальных информационно-логических машин. С этим связана проблема создания информационного машинного языка для химии, т. е. перевода общеизвестного языка структурных формул химических соединений в линейную «последовательность символов. Эта задача можег быть разрешена специальными машинами, которые сами перерабатывают обычный химический язык на «понятный» машинам и удо'бный им машинный химический язык. Здесь открываются интересные возможности возложить на информационно-лотиче- ские машины функции «химического мышления», т. е. решения задачи выбора оптимального пути синтеза некоторого еще не описанного химического соединения. Такие машины в дальнейшем 'будут «самообучаться». Все это во много раз облегчит работы научных работников и исследователей в химии. Статья Г. Э. Влэдуца, несомненно, расширит кругозор читателей, не занимавшихся изучением возможностей информационно-логических машин в химии. Насколько назрела необходимость заниматься вопросами применения математики, автоматики и кибернетики в химии в гораздо большем объеме, чем это делается сейчас, можно судить по тому огро>мному вниманию, которое уделяется1 этим проблемам за границей. Именно для химии характерно существование двух направлений использования кибернетики: информационное управляющее воздействие на химические процессы на производстве с целью их оптимизации и информационно- логическая деятельность в мире химической литературы, научной, технической, патентной и др. По некоторым из этих вопросов в Деловом клубе «Экономической газеты» было проведено интересное совещание, материалы которого* опубликованы в газете от 4 сентября 1961 г. Наряду с комплексной 'механизацией и* автоматизацией промышленности за последние годы- получила распространение новая область автоматизации — телеавтоматика. Интересные работы в этой области выполняются у нас под руководством В. А. Ильина. В статье «Телеавтоматика и кибернетика» автор рассказывает о развитии1 методов и средств телемеханики для дистанционного сбора информации, сигнализации, регулирования и управления применительно к рассредоточенным объектам. Естественно, что в таких системах требуется обеспечение высокой надежности, безотказности действия всех приборов и средств сбора, переработки информации и выдачи команд. Средствами телеавтоматики оборудованы уже "многие объекты энергосистем страны. По-видимому, наибольшего внимания заслуживают успешно проводимые уже несколько лет работы по массовой телемеханизации нефтепромыслов. Значительный интерес представляет также комплексная система автоматизации и телемеханизации в области ирригации. Когда объектов управления становится1 много, может возникнуть необходимость сбора и переработки обширной информации и управления в оптималь- 25. i
шом режиме. В этом могут помочь электронные машины. Таким образом, задачи дистанционной автоматики приближаются к задачам, решаемым кибернетикой. Значительный интерес 'представляет брошюра' В. А. Ильина «Системы телемеханики для рассредоточенных объектов» (Госэнергоиздат, I960). По сведениям, полученным от автора, работы в области телемеханизации нефтяных скважин 'продвинулись у нас настолько, что> уже более -20% их телемеханизировано. Следует отметить большой интерес, проявленный на I 'международном конгрессе по автоматическому управлению (Москва, 1960), к вопросам дистанционного сбора информации, телеизмерениям, надежности их работы, помехоустойчивости и эффективности. «Электрификация, являющаяся стержнем строительства1 экономики коммунистического общества, играет ведущую роль в развитии всех отраслей народного хозяйства, в обеспечении всего современного технического прогресса. Поэтому необходимо обеспечить опережающие темпы производства электроэнергии». Такая оценка дана в проекте Программы КПСС электрификации страны. Более 40 лет назад, в 1920 г. был разработан первый генеральный :план развития народного хозяйства Советской России, который и сейчас сохраняет огромное значение как образец перспективного государственного народнохозяйственного .плана. На VIII Всероссийском съезде Советов в декабре 1920 г. Владимир Ильич Ленин охарактеризовал подготовленный Государственной комиссией по электрификации России (ГОЭЛРО) план электрификации России, как вторую программу -партии, как великий хозяйственный .план, указывающий пути перевода отсталой России на новую хозяйственную базу, необходимую для строительства коммунизма. «Такой базой, — говорил Владимир Ильич,— является только электричество. Коммунизм — это есть Советская власть плюс электрификация всей страны» (Соч., 4-е изд., т. 31, стр. 486). Оценить смелость постановки задач плана ГОЭЛРО можно только в том случае,* если учесть положение в стране в 1919—1920 гг. Если в 1913 г. в России было выработано около 1,9—2,0 млрд. квт-ч электроэнергии, то в 1920 г. было выработано в 4 раза меньше — около 0,5 млрд. кет- ч. В это же время в США было выработано 50-109 кет - ч, т. е. в 100 раз больше. Через '40 лет картина резко изменилась. В 1960 г. в СССР было выработано 292 • 109, а в США около 900 • 109 квт-ч (на зажимах электростанций), т. е. только в 3 раза "больше. Но если бы не было второй мировой войны, 'которая не только приостановила, но и отбросила назад развитие электрификации СССР и вз нанесла никакого ущерба США, то у «ас бьмо бы выработано от 40 до 50% выработки электроэнергии в США в 1960 г. В соответствии с заданиями проекта Программы КПСС в 1970 г. *в СССР будет выработано 900—1000, а в -1980 г. —2 700—3 000 млрд. *квт-ч электроэнергии. Это означает примерно утроение выработки электроэнергии за каждые 10 лет. В США происходило примерно удвоение за каждые 10 лет, и если можно говорить о предположениях (а не о планах), то эти темпы сохранятся в США и на ближайшие 20 лет (см. журнал «Плановое хозяйство», 1961, № 7, стр. 84). Если это оправдается, той 1980 г. в СССР и в США будет выработано примерно столько же электроэнергии. В настоящем сборнике рассматриваются главным образом проблемы и задачи управления сложными системами. Мы -привели цифры роста выработки электроэнергии для того, чтобы показать, какие трудные задачи придется решать в области наивыгоднейшего, оптимального управления огромными запасами энергии будущего. 26
За последние годы было уделено большое внимание вопросам автоматизации управления отдельными электростанциями и здесь достигнуты значительные результаты. Успешно решались и продолжают решаться задачи автоматического управления отдельных, более или менее крупных энергосистем. Мы подходим к решению важнейшей задачи объединенного диспетчерского управления Единой энергетической системы европейской части СССР. В скором будущем начнет решаться проблема единой энергетической системы всего Советского Союза, а в соответствии с этим и проблема оптимального управления ею. Наконец, уже изучается задача объединения национальных энергосистем стран народной демократии и СССР в единую энергосистему. Естественно, что возникнет задача оптимального и надежного управления такими сложными системами, а это ведь типичная проблема кибернетики, и 'к научному решению ее надо готовиться сейчас. В мае 1960 г. в Киеве происходило 'научно-техническое совещание но применению вычислительной техники при 'проектировании и эксплуатации энергетических систем. Совещание приняло развернутое решение, отметившее, что для научнььх исследований и для инженерной практики в области 'проектирования и эксплуатации энергосистем необходимо широкое применение сравнительно сложных математических методов, привлекающих теорию вероятности, качественную теорию и численные методы решения линейных и нелинейных дифференциальных уравнений, высшую алгебру и др. Совещание отметило, что эти задачи могут решаться только с помощью средств современной вычислительной техники, для применения которой в энергетике определялись следующие основные направления: A. Перспективное и текущее планирование, обработка соответствующих статистических и информационные материалов. Б. Проектирование электростанций, электрических сетей, дальних электропередач, устройств автоматики; научно-исследовательские работы. B. Эплуатационные режимные расчеты (плановые и оперативные), анализ аварий контроль режимов системы и оборудования, регистрация и первичная обработка информации. Г. Автоматическое управление режимами энергосистем, электростанций и других энергетических объектов. Наконец, -напомним, что на I конгрессе Международной федерации по автоматическому управлению (ИФАК), происходившем в 1960 г. в Москве, представителями СССР, США, Англии, Италии, Польши, Чехословакии, Венгрии и других стран 'были сделаны .интересные доклады по вопросам автоматизации управления энергосистем и по применению для этих целей электронных вычислительных устройств. Все эти соображения легли в основу интересной статьи1 «Кибернетика и энергосистемы» лауреата Ленинской премии, проф. В. А. Веников а. В проекте Программы 'говорится: «Рост народного хозяйства потребует ускоренного развития всех видов транспорта. Важнейшими задачами в области транспорта являются: расширение транспорта о- дорожного строительства и обеспечение полного удовлетворения потребностей народного хозяйства и населения во всех видах перевозок; дальнейшее техническое перевооружение железнодорожного и других видов транспорта; значительное повышение скоростей^ на железных дорогах, морских и речных путях; согласованное развитие всех видов транспорта как составных частей единой транспортной сети. Возрастет удельный вес трубопроводного транспорта». Если учесть размеры территории СССР, быстрое развитие во всей стране промышленности и сельского хозяйства, освоение новых районов 27
для добычи полезных ископаемых, необходимость ускорения перевозок и обеспечения их безопасности и экономической целесообразности, то» нетрудно понять, что транспортная проблема старыми методами решаться впредь не может. В сборнике помещена статья И. Я. Аксенова «Транспортные проблемы кибернетики», автор которой говорит, что транспорт более чем многие другие отрасли народного хозяйства нуждается в самом срочном- и быстрейшем внедрении кибернетики как в 'силу своих особенностей,, обусловленных самой природой транспорта, так и ввиду тех крупных технико-экономических результатов, которые может обеспечить кибернетика транспорту и государству в целом. i06 этом же говорится1 в статье министпа путей сообщения СССР Б. Бещева в «Правде» от 6 августа 1961 г. 'применительно к железнодорожному транспорту «Управление движением поездов и все процессы по формированию и расформированию составов на станциях 'будут осуществляться с применением кибернетических устройств». Мы уже говорили -выше, что кибернетика изучает сложные динамические системы и происходящие в них 'процессы. Транспорт является характерным примером гигантской, весьма сложной динамической системы, управление которой для достижения максимального эффекта с минимальными затратами является труднейшей задачей. ©месте с тем технические средства сбора и переработки информации для решения этой задачи практически только начинают зарождаться. Нужно отметить инициативу киевлян, которые проводят в 1961 и 1962 гг. заочный семинар «Кибернетика на транспорте». Организаторы семинара отмечают, что осуществление технического прогресса на транспорте выдвигает -ряд задач по автоматизации управления движением транспортных средств, внедрению кибернетических устройств и автоматических электронных вычислительных машин в практику транспортного производства. Так «как транспорт является отраслью народного хозяйства с централизованным руководством и в нем применяются одинаковые методы нахождения оптимальных решений, можно ожидать, что использование специализированных управляющих машин, математических методов решения многовариантных задач и систем автоматизированного управления даст большой экономический эффект. Значительный интерес представляет работа наших институтов железнодорожного транспорта по разработке специального вычислительного центра, проводимая под руководством члена-корреспондента АН СССР, проф. А. П. Петрова. Серьезного внимания заслуживает также работа Б. Дель Рио, Н. А. Самарина и Л. В. Сафрис по использованию ^электронных цифровых машин для составления параллельного графика движения поездов, выполненная Институтом инженеров желез*- нодор-ожного транспорта в Ростове-на-Дону. V. НЕКОТОРЫЕ ИТОГИ Мы рассказали о характерном для нашего времени процессе математизации многих наук: биологии, медицины, экономики, языкознания,, метеорологии, химии и др. Во всех случаях происходит переход от описательства, от общих качественных оценок к установлению точных математических закономерностей. Целью этой эволюции естественных и гуманитарных наук, сознательно направляемой человеком, является более глубокое проникновение в сущность явлений окружающего «ас- внешнего мира, живой природы и особенно нашего организма. Основной задачей этой деятельности является использование познаваемых закономерностей для удовлетворения человеческих потребностей. Мы не 28
.можем изменить стихийных законов природы, но мы можем, 'познав -их, научиться управлять ими. Так возникла, отвечая на осознанную потребность, новая наука об управлении — кибернетика. Мы говорим «новая» наука об управлении потому, что эта наука не занимается управлением обычными, простыми процессами. В огромном большинстве случаев на практике 'приходится иметь дело с достоверными .причинно-следственными связями и простыми взаимодействиями, когда управление сводится к элементарным командам, результат которых заранее достоверно известен. В этих, наиболее обычных условиях практики и 'повседневной жизни кибернетика совершенно не нужна. Потребность в разработке новой науки об управлении возникает в тех сложных случаях, когда старые методы, применяемые к простым случаям, перестают действовать. Кибернетика открывает возможность управлять сложными системами, сложными операциями, совершаемыми людскими коллективами, сложными производственными процессами, бесконечно сложными 'процессами, происходящими в живой природе. Кибернетика изучает сложные образования, состояние из множества взаимосвязанных структурных элементов, организованных в единую систему. Составные элементы выполняют свойственные им функции. Состояние системы определяется значениями параметров, переменных или координат ее составных элементов и их производными. Значения переменных могут изменяться во времени и пространстве. Тогда система также меняет свое состояние и становится динамической. Если производные переменных разны нулю, динамическая система переходит в состояние покоя и становится статической. Воздействием на переменные динамической системы или на их производные переводят ее из одного состояния в другое, новое состояние. Переход системы из одного состояния в другое принято называть процессом. Перевод системы з новое состояние путем воздействия на ее неременные—это и есть управление. Таким образом, кибернетика изучает процессы, происходящие в сложных динамических системах при управлении ими. Если управление осуществляется человеком или механизмами, а также автоматами, работающими по заданной человеком программе, то оно целенаправ- лено. Целью управления в таком случае является перевод системы в новое, заранее назначенное состояние. Кибернетика изучает также процессы управления, происходящие в окружающей нас природе, а также сложнейшие процессы управления в живых организмах. Кибернетика изучает, наконец, общественные процессы и операции, выполняемые людскими коллективами. Сложный процесс управления разбивается на отдельные операции управления, совершаемые в определенной последовательности или в определенном сочетании. Таковы, например, промышленные производственные операции. Но и в чел овей еоком обществе отдельными людьми или организованными группами людей выполняются те или иные целенаправленные действия или операции, подчиненные некоторому плану. Таких действий или операций можно назвать множество: это кредитные, транспортные, страховые, военные операции и др. Они могут быть простыми и сложными, независимыми друг от друга или взаимосвязанными. С позиций кибернетики сложные динамические системы в живой природе, в промышленности и в -человеческом обществе являются управляемыми системами, объектами управления. Поэтому, прежде чем приступать к управлению, необходимо обстоятельно изучить или, как говорят на современном научном языке, собрать информацию, характеризующую систему, подлежащую управлению, изучить эту информацию и выявить те особенности, которые необходимо знать для реализации управления: структуру, организацию, взаимные связи и функции эле- 29
ментов. Результаты этого изучения должны быть выражены на математическом и математически-логическом1 языке. Если управляемая система изучена и описана математически, необходимо в соответствии с поставленными целями и задачами создать, управляющую систему для воздействия на 'переменные управляемой системы. Принципиально совершенно безразлично, происходит ли управление автоматически или путем подачи определенного сочетания кома-ид. Принято считать, что все кибернетические устройства действуют автоматически с использованием 'принципов обратной связи. Во многих, случаях это верно. Но бывают также случаи, когда между отдельными ступенями или этапами управления происходят задержки, вводимые со- значительно. Так, например, процесс сбора информации может быть, отделен даже продолжительными интервалами времени от 'Процесса реализации этой информации для управления. Если придерживаться принятой терминологии и сделать ее более- ясной для техников, в частности для радиоспециалистов, то управляемая система является «нагрузкой» для управляющей системы. На вход, управляющей системы (например, электронной управляющей машины) подаются программированные и закодированные команды управления. Эти команды «понятны» управляющему устройству или системе. Но это не значит, что они «понятньг» управляемой системе. Их надо соответствующим образом переработать, чтобы команды управления, исходящие от управляющей системы, были правильно выполнены управляемой' системой. Хорошим примером может быть система автоматической телефонной связи. Производя вызов нужного абонента путем набора известного номера его телефона, посылают команду управления на 'центральную телефонную станцию. Там происходит переработка эгой команды и- производится поиск номера абонента. Если линия свободна и номер телефона абонента не занят, производятся вызов и присоединение его» к аппарату. Занятость станции, абонента или линии узнается по гудкам— сигналам обратной информационной связи. Таким образом, районная автоматическая телефонная станция вместе с линиями связи и' абонентами является хорошим примером сложной динамической системы, управляемой многими более простыми управляющими устройствами* или системами. Как и всякая сложная динамическая система, она имеет свои особенности. Одной из ее особенностей является сменность пунктов исходной и воспринимаемой информации, т. е. субъектов и объектов* управления. Другим примером могут служить си'стемы дистанционного управления. Здесь совершенно четко и однозначно распределены функции управляющей и управляемой систем. Пункты выработки и выдачи команд управления и объекты управления — управляемые системы могуг быть разнесены на большие расстояния. Промежуточная среда может быть самой различной: атмосферой дземли, космическим пространством или водной средой. Обратные информационные связи могут существовать и действовать автоматически, но могут и отсутствовать, если точна и достоверно известны причинно-следственные связи и исполнение команд не вызывает сомнения. Обычно применяются автоматические обратные информационные связи, но это не единственная возможная схема. Дистанционное управление энергосистемами может служить еще одним примером раздельного существования управляющих и управляемых систем. Мы остановились на этих примерах и терминологии, так как в большинстве случаев в кибернетической литературе применяется термин' «управляющая» система в несколько ином смысле: под этим понимается совокупность устройств, подающих и перерабатывающих команды, и 30
воспринимающих их систем. .Это имеет то обоснование, что иногда трудно отделить управляющую систему от управляемой по нашей терминологии. Примером в данном случае могут служить живые организмы. Источником исходной информации бывают часто те или иные процессы,, происходящие во внешней среде. Если организм располагает приемниками этой исходной информации — рецепторами, он на1 них реагирует. По многим каналом нервной системы ('причем организм выбирает наивыгоднейшие и наиболее надежные пути) сигнал раздражения передается и многократно перерабатывается по пути следования к головному мозгу. После весьма сложной переработки пришедшей сюда информации вырабатываются ответные сигналы, передаваемые исполнительным органам, осуществляющим в конечном итоге реакцию организма на внешнее раздражение. Здесь функции команд или сигналов управления их переработки и выполнения непрерывно и многократно переплетаются, причем каждый последующий сигнал ком'анды определяется сведениями, получаемыми по каналам обратной связи. Все эти процессы намного сложнее, чем в технике и общественной жизни. Изучение их только начато, но развивается успешно у нас и во многих странах. Это изучение является неисчерпаемым источником для обогащения наших знаний и имитации в более простых случаях управления. Однако каждый элементарный акт этого сложного 'процесса подходит под -нашу терминологию. Что же касается управления механизмами, машинами, аппаратами, операциями людских коллективов, то нам кажется, что в этом случае наша терминология вполне применима. В нашем сборнике «нет статей по электронным математическим машинам. По этому вопросу существует обширная научная и научно-популярная литература. С (позиций кибернетики электронные машины— это современные средства технической «кибернетики. По электронным машинам во втором томе сборника будут затронуты проблемы их дальнейшего развития, в частности уменьшения их размеров, миниатюризации структурных элементов и главным образом проблемы повышения их эксплуатационной надежности и увеличения быстродействия.. Мы не освещаем также проблем надежности в данном сборнике. Эта1 тема будет обстоятельно рассмотрена во втором томе сборника. Мы считаем эту тему одной из самых важных. Следует признать, что положение в этой области явно неблагополучно. Надежность средств электронной автоматики никого не удовлетворяет. О широком внедрении этих средств в народное хозяйство можно говорить только в случае удовлетворительного решения проблемы надежности. Здесь не должно быть никаких иллюзий. Но вместе с тем следует 'признать, что проблема повышения надежности средств электронной автоматики и кибернетики не может быть разрешена усилиями одних специалистов по электронике. К ее разрешению следует шире привлекать математиков, конструкторов- и технологов. Совершенно неосновательно мнение, что надежность первичных приборов и датчиков достаточно высока. Столь же неправильно' мнение о высокой надежности исполнительных механизмов. Это в «первую очередь относится к химической промышленности. Попытки «отмахнуться» от решения проблемы надежности, как от надуманной проблемы, которой якобы не существует, не выдерживают никакой критики. Должна быть установлена строгая ответственность за замазывание этих вопросов и за невнимание к ним. Это начинает понимать большинство прогрессивных людей, ответственных за научный и технический прогресс. Но надо помнить, что проблема надежности, будучи удовлетворительно решена на сегодня (чего, конечно, нет), по- новому возникает завтра и никогда не будет снята, пока происходят- развитие и внедрение новой технологии и новых приборов. Это — «вечная» проблема, и эпизодическими мероприятиями она никогда не будет решена. ЗИ
VI. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Мы давно привыкли твердо рассчитывать на помощь нашей партии во всех трудных случаях. Мы отлично знаем, что наука развивается только в результате настойчивой, целеустремленной творческой работы отдельных ученых и в хорошо организованных и оснащенных современными научными приборами и оборудованием лабораториях. С первых дней Советской власти В. И. Ленин, гениальный ученый и замечательный организатор,'помогал развитию молодой советской науки и направлял ее на решение важнейших народнохозяйственных задач. Не все •помнят, что по инициативе В. И. Ленина в программе партии, принятой -на VIII съезде в 1919 г., говорится: «Советская власть уже 'приняла целый ряд мер, направленных на развитие науки и на ее сближение с 'производством: создание целой сети новых научно-прикладных институтов, лабораторий, испытательных станций, опытных "производств по проверке новых технических методов, усовершенствова-ний и изобретений, учет и организация всех науч- ; ных сил и средств и т. д. РКП, 'поддерживая все эти меры, стремится к дальнейшему их развитию и созданию наиболее благоприятных условий научной работы в ее связи с поднятием производительных сил страны» (К'ПСС в резолюциях и решениях, ч. 1,изд. VII, 1953, стр. 423—424). Приходилось ли какой-нибудь другой стране испытывать те трудности, которые выпали ,на долю советской науки в годы блокады, голода J и интервенции? Приходилось ли другим странам эвакуировать не толь- ^ ко 'большое количество промышленных предприятий, но почти все на- ! уч-ные учреждения, ка-к это пришлось сделать в Ленинграде и во многих \ других городах, подвергшихся фашистскому нашествию во второй ми- \ ровой войне? Ученые других стран никогда не переживали этого. И тем j не менее через несколько лет после 'конца войны в Советском Союзе 1 начинает работать первая атомная электростанция и вскоре после этого 1 запускаются первые спутники, а в наши дни — летают вокруг Земли 1 первые в истории 'человечества космонавты. 3 Эти успехи тем более замечательны, что они достигнуты, несмотря 1 на пережитые еще совсем недавно величайшие трудности в стране, ко- 1 торая еще 30—40 лет назад считалась отсталой. | Интересно отметить, что, по данным ЮНЕСКО, за последние 50 лет | средний ежегодный прирост количества научных работников на земном | шаре достигал 7% при гораздо более низко'м (около 1,7% в год) при- 1 росте населения. Это означает, что количество научных работников в 1 мире удваивается каждые 10 лет, в то время как население земного 1 шара удваивается за 40 лет. Для решения задач, поставленных перед | советской наукой на ближайшие 20 лет, необходимо подготовить огром- 1 ное количество молодых научных работников, значительно расширить | научно-исследовательскую базу, привлечь вузы к исследовательской ра- 1 боте в гораздо большем масштабе, чем это делается в настоящее время, I выделить важнейшие направления исследований и сосредоточить на них I основные силы. Оборудование вузов, лабораторий институтов и заводов I должно быть приведено в соответствие со сложностью решения новых | научных проблем. Особое внимание должно быть уделено развитию 1 приборостроения, в частности научного приборостроения и оборудова- ] ния, необходимого для проведения экспериментальных работ. 1 Все эти задачи были предметом обсуждения на Всесоюзном сове- 1 щании научных работников .и на совещании работников высшей школы, I происходивших в Кремле летом 1961 г. От научных работников и пре- | подавателей вузов зависит обоснованность выдвижения тематики и тре- 1 бований к научному оснащению исследовательских и учебных лабора- I торий. I 32
Особое внимание должно быть обращено на разработку теории и принципов создания новых машин, автоматических и телемеханических систем, интенсивное развитие радиоэлектроники, разработку теоретических основ и технического совершенствования вычислительных, управляющих и информационных машин, как указано в проекте Программы КПСС. Именно эти направления и составляют содержание новой науки об оптимальном управлении сложными системами, получившей название кибернетики. Как показано выше и как -более подробно сказано в статьях настоящего сборника, основной задачей кибернетики является выработка таких новых методов и использование таких новых научных и технических средств для управления народным хозяйством, производственными процессами и научными исследованиями, которые приводили бы к цели с наименьшими затратами времени, труда> материальных средств и энергии. Такой .режим управления принято называть оптимальным. Выступая на I Всесоюзном совещании работников науки 12 июня 1961 г., президент Академии наук ССОР акад. М. В. Келдыш сказал: «До сих пор у нас отсутствует достаточный фронт работ в области кибернетики— науки о процессах управления, имеющей в настоящее время первостепенное практическое и теоретическое значение. Следует активизировать исследования в этой области и объединить их в соответствующем институте или специальном координационном совете». Мы полностью согласны с этим утверждением. Авторский коллектив настоящего сборника, редакция и Государственное издательство энергетической литературы хотели -бы, чтобы их работа способствовала решению задач, возлагаемых на советскую кибернетику. Мы считаем своей основной задачей поставить эту новую науку на службу скорейшего построения коммунистического общества в нашей стране. Этой задаче будут служить второй и третий тома нашего сборника, которые мы намечаем1 опубликовать в 1962 и 1963 гг. Научные работники Советского Союза, несомненно, сделают все возможное для оправдания доверия нашей партии и огромной помощи, оказываемой ею науке в нашей стране. В своей повседневной трудовой деятельности они будут руководствоваться замечательными мыслями, изложенными в проекте Программы: «Прогресс науки и техники в условиях социалистической системы хозяйства позволяет наиболее эффективно использовать богатства и силы природы в интересах народа, открывать новые видьи энергии, создавать новые материалы, разрабатывать методы воздействия на климатические условия, овладеть космическим пространством. Применение науки становится решающим фактором могучего роста производительных сил общества. Развитие науки и внедрение ее достижений в народное хозяйство будет и в дальнейшем предметом особой заботы партии». 3—572
И. Б. НОВИК О НЕКОТОРЫХ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМАХ КИБЕРНЕТИКИ •В современную эпоху гигантского развития научного -познания исключительную значимость (приобретают четкость и правильность методологических позиций в «науке. Неслучайно в 'проекте Программы КПСС среди важнейших задач науки в эпоху «перехода от социализма к коммунизму отмечена необходимость разработки философских 'вопросов современного естествознания. Это программное положение особенно актуально для молодой науки—•кибернетики, переживающей период становления и развития своих фундаментальных принципов и понятий. Заря кибернетической эры относится к середине нашего столетия. Что же касается совы Минервы, то на рассвете она часто бывает -слепа, ведь, 'как известно, она любит вылетать только в полночь. И поэтому со своих заоблачных философских высот она не сразу разглядела «гадкого утенка», -неожиданно родившегося в славной семье наук, а 'когда заметила, то даже попыталась помять его в своих когтях. Но теперь это все в прошлом, да и «утенок» давно уже вырос. Философский же анализ результатов кибернетики, конечно, весьма целесообразен. Он 'может принести пользу как для философии, потому что она .не может не считаться с (прогрессом специальных наук и должна развиваться в соответствии с их достижениями, так и для самой кибернетики, ибо такой анализ 'может помочь ее .самосознанию в качестве самостоятельной науки, помочь выполнению тех величественных задач, .которые поставлены перед кибернетикой в проекте Программы КПСС. Важные методологические вопросы 'кибернетики рассмотрены в сборнике «Философские вопросы кибернетики», выпущенном Сод- экгизом в этом году. Однако вполне понятно, что получаемые кибернетикой результаты будут предметом философского анализа еще в течение многих лет. Мы обсудим некоторые философские и методологические проблемы кибернетики, представляющие интерес при рассмотрении -перспектив развития молодой науки. ОБ УПРАВЛЕНИИ И ОПТИМИЗАЦИИ Само по себе такое значительное событие в истории познания, как возникновение целой научной дисциплины (а сейчас нет оснований сомневаться, что с возникновением кибернетики дело обстояло именно так), не могло не иметь серьезных философских последствий. 34
Чтобы точнее разобрать эти последствия, целесообразно подойти к -кибернетике генетически. Мы не будем рассматривать теоретические и технические предпосылки кибернетики, достаточно полно разобранные 'в нашей литературе, а коснемся лишь одной весьма существенной стороны процесса возникновения кибернетики. Эта сторона связана с тем фундаментальным фактом, что возникновение кибернетики определялось выдвижением в нашу эпоху на передний план как в 'познании, так и в общественной практике категории управления. По образному выражению проф. Н. А. Бернштейна, отметившего, что задача управления энергетическими мощностями не менее сложна, важна и содержательна, чем сама энергетика, подлежащая управлению, «проблема всадника» стала преобладать над проблемой «коня» [Л. 1] . Вполне очевидно, что анализ понятия управления весьма существен. Категория управления — это весьма широкое понятие, которое характеризует прежде всего некоторые особенности человеческой деятельности. Когда говорят об управлении, возникает известный еще из школьных учебников исторический образ: Рамзес II управляет колесницей. Конечно, не вызывает сомнений, что здесь мы сталкиваемся с одним из наиболее простых видов управления. Управление весьма многообразно, мы говорим: нервная система управляет развитием живого организма, рабочий управляет станком, народ управляет государством и т. п. Что же такое управление? В самом общем виде управление может быть определено как упорядочение системы (под системой понимается любой объект реального мира), т. е. приведение ее в соответствие с некоторой объективной закономерностью. Высшие формы процесса управления связаны с таким сложным видом причинной зависимости, как целесообразность. Характеризуя управление по форме, можно сказать, что это процесс связи управляющей системы и управляемой системы. Такое определение весыма похоже на определение причинности как связи двух явлений—причины и следствия. Действительно, между понятиями управления и причинности имеется определенное сходство. Прежде всего обращает на себя внимание то обстоятельство, что понятия причинности и управления антропоморфны, т. е. связаны по происхождению с анализом деятельности человека. Сколько изумления мы видим в глазах ребенка, когда он убеждается, что может управлять своими руками! Ф. Энгельс отмечал, что понятие причинности возникло из наблюдения за деятельностью человека. В том факте, что многие научные понятия (такие, как работа, порядок, закон и т. п.), характеризующие широкий класс процессов, по своему происхождению антропоморфны, нет ничего неестественного. Ведь человек как материальная система не (может быть оторван от всех других систем; человек не чужд природе, он находится в материальном единстве с нею, поэтому многие черты, впервые увиденные человеком в своей собственной деятельности, оказываются справедливыми и в отношении всей природы. Вопрос об антропоморфном происхождении многих понятий науки В. И. Ленин специально рассматривал в «Материализме и эмпириокри* тицизме». В этой работе Ленин приводит высказывание Л. Фейербаха из его классического труда «Сущность христианства» о том, что мы сравниваем природные явления с аналогичными человеческими явлениями, применяем к ним, чтобы сделать их понятными для нас, человеческие выражения и понятия, например: порядок, цель, закон, вынужденные применять к ней такие выражения по сути нашего языка. Раскрывая объективное содержание этих понятий, Ленин подчеркивает: «Порядок, цель, закон суть не более, как слова, которыми 3* Ч 35
человек 'переводит дела природы на свой язы.к, чтобы понять их; эти слова не лишены смысла, «не лишены объективного содержания»... (Соч., изд. 5, т. 18, стр. 158). Понятие управления весьма древнего (происхождения. Но в отличие от понятия 'причинности понятие управления не только антропоморфно, но и социологично ino своему происхождению, т. е. связано не только с 'особенностями деятельности человека как индивида, но главным образом -с особенностями общественной жизни человека. Не случайно в новое время термин «кибернетика» был предложен в 1843 г. французским ученым Ампером для обозначения науки об управлении государством. А еще до этого древнегреческий философ Платсн распространил на общественную жизнь термин «кибернетика», обозначавший столь важное для древней Греции искусство вождения кораблей. Говоря о сходстве этих общих понятий — причинности и управления,— мы должны подчеркнуть и их различие. Прежде всего причинность это форма объективной связи, при которой одно явление (причина) вызывает, порождает другое (действие или следствие), а в управлении речь идет об упорядочении уже существующей системы (при этом, конечно, одна система может порождаться другой, но это не является -необходимым условием управления). Далее, управление связано с процессами упорядочения, а причинность имеет место, конечно, и в процессах дезорганизации; дезорганизация системы, переход в неупорядоченное состояние, тоже осуществляется в соответствии с принципом причинности. Акад. В. А. Трапезников в докладе «Задачи технических наук в развитии автоматического управления и технических средств автоматизации» определяет управление как корректирующее воздействие на объект, связанное с изменением его материальных и энергетических процессов [Л. 2]. Он выделяет в процессе управления три элемента: 1) выбор желательного хода процесса; 2) контроль за его ходом; 3) воздействие на систему, обеспечивающее ее развитие в желательном направлении. Мы уже отмечали, что понятие управления возникло задолго до кибернетики. Естественно поставить вопрос о том, что же специфично именно для кибернетического управления. Здесь, на наш взгляд, необходимо выделить четыре особенности: •1. Кибернетика характеризуется наиболее общим и абстрактным подходом к управлению. Кибернетика делает упор на всеобщую форму процессов управления, абстрагируясь от их конкретного содержания. Воздействие катализатора на ход химического процесса, роль энзимов в процессе обмена веществ, приказ войскового командира о наступлении— все эти столь разнородные явления кибернетика рассматривает под углом зрения управления. Даже грамматику сейчас рассматривают как управляющую систему. Такой общий подход к управлению позволяет кибернетике обобщить это понятие. Однако этот общий кибернетический подход к управлению не освобождает нас от необходимости вести конкретное специальное исследование этих процессов. Так, если мы говорим, что энзимы управляют обменом веществ, а катализатор управляет ходом химической реакции, то это не освобождает нас от специального физиологического и химического исследования. 2. Для докибернетического управления характерно, что оно преимущественно оперировало с простыми системами и динамическими законами. 36
Кибернетика же распространяет понятие управления на область сложных систем и статистических законов. Остановимся на исключительно важном для кибернетики понятии сложной системы. Крупнейший современный' математик Дж. Нейман в своей работе «Логика автоматов» [Л. 3] рассматривает логический анализ сложной системы с помощью понятия так называемой «аксиоматической процедуры». Эта операция состоит из трех этапов. На первом этапе сложная система рассматривается как сумма простых элементов. На втором этапе изучаются эти простые элементы и, наконец, на третьем—строится логическая цепь простых элементов, составляющих сложную систему. Конечно, здесь уже на первом этапе мы сталкиваемся с весьма существенным упрощением, когда рассматриваем сложную систему как сумму простых. Но как первое приближение к исследованию сложных систем такой подход может быть признан правомерным. Весыма обстоятельно проблему сложной системы анализирует У. Зшби !в своей работе «Введение в кибернетику» [Л. 5]. У. Эшби справедливо подчеркивает, что в сложной системе мы имеем не простое суммирование элементов, а статистическое усреднение, при котором возникают «новые качества сложной системы, отсутствующие у каждого из составляющих систему элементов. У. Зшби приводит примеры появления таких новых качеств у сложных систем. Так, например, ни одна молекула шины, надетой на движущееся колесо, не ведет себя как шина в целом. Отдельная 'молекула резины не растягивается, а кусок резины способен растягиваться. У. Эшби подчеркивает особую слитность элементов биологических систем. Здесь он высказывает диалектические соображения, близкие по духу яркому афоризму Ф. Энгельса: «Части лишь у трупа», в котором подчеркивается неразрывность элементов биологической системы, пока она сохраняет способность к жизнедеятельности. Интересные соображения У. Эшби относительно сложной системы в значительной мере обесцениваются его субъективистскими философскими посылками, согласно которым сложность системы исключительно зависит от познающего субъекта. Такой субъективизм только запутывает анализ такого глубокого диалектического объекта, как сложная система. Управление сложной системой носит стохастический характер, т. е, зависимость управляющего и управляемого факторов неоднозначна. В..сложных системах переход из одного состояния в другое может осуществляться различными путями, но ведущими к одному и тому же общему результату. Так, при повышении температуры газа от 15 до 17° С могут иметь место различные распределения скоростей движения молекул. Число 8 может быть получено и в результате возведения 2 в в куб, и в результате повторения двойки сомножителем 3 раза и т. п. (8=23 = 2Х'2х2=1 + 1 + 1 + 1+«1+1 + 1 + 1). Здесь мы подходим к возможности применения к управлению понятия алгоритма. Алгоритм согласно определению члена-корреспондента АН СССР А. А. Маркова — это «точное предписание, определяющее вычислительный процесс, ведущий от варьируемых исходных данных к искомому результату» [Л. 4]. Вполне понятно, что по аналогии с вычислительным алгоритмом можно определить и алгоритм управления как предписание относительно соотношения управляющей и управляемой систем. Характерной особенностью алгоритма является игнорирование фактора времени (т. е. числа элементарных операций — шагов, за которое будет получен искомый результат). Один и тот же управляющий импульс может пройти разные пути в сложной системе — лишь бы он приводил к упорядочению системы, т. е. ее управлению. 37
Мы можем сделать вывод, что в кибернетике .не только обобщается объект управления (переход к сложным системам), но и обобщается сам процесс управления (переход от однозначного динамического управления к стохастическому). Чтобы лучше охарактеризовать третью, исключительно важную особенность -кибернетического управления, 'сопоставим два примера. В весенний день мы идем по улице и видим, как дворник длинным шестом 'окалывает сосульки с крыш высоких зданий, чтобы они не упали на головы прохожих. Это — механическое управление, связанное с непосредственным механическим воздействием на управляемый объект. Но вот мы идем дальше и видим, как мальчик взмахом шеста, к которому привязана тряпка, поднимает в воздух -стаю голубей. Здесь нет непосредственного механического воздействия на управляемый объект (стаю голубей). Это—управление с помощью -сигнального воздействия. Голуби воспринимают информацию, 'которая показывает им необходимость взлета. Вот здесь и проявляется наиболее характерная особенность .кибернетического управления — управления при помощи сигнала, несущего какую-то информацию. В отличие от этого примеры автоматического управления, имевшие место в прошлом, предполагали' непосредственные механические связи и контакты. Таковы, например, мельничный потрясок и регулятор паро- - вой машины Уатта. Итак, использование информации — сигнального воздействия для управления — характерная особенность кибернетики. Четвертая наиболее важная особенность кибернетического управления заключается в единстве управления и оптимизации. Непосредственно кибернетические процессы связаны именно с оптимизацией. Если управление качественно связано с целесообразностью, то оптимизация дает количественно конкретизированную интерпретацию этой -связи. Оптимизация—это практическая количественно-конкретная реализация управления, которая включает в процесс управления характеристику его количественной меры. Благодаря этому вырабатывается количественный критерий сравнения управляющих воздействий. В освоении общих методов оптимизации самых 'многообразных процессов заключается колоссальное практическое значение кибернетики. Кибернетика позволяет 'суммарно учитывать воздействие многих факторов в сложной динамической системе, у которой имеется такая высокая степень внутренней связанности элементов, что для нее становится несправедливой аксиома: «Выбирайте факторы по одному». Если имеется множество различных факторов, то диалектическое сочетание подмножеств значений этих факторов (например, при вьгборе -места строительства районной электростанций) позволяет найти их экстремальное значение.^ Оптимизация, таким образом, — это верхний предел гомеостатиче- ского состояния. С понятием гомеостазиса связана функциональная природа кибернетики. Кибернетика рассматривает взаимодействие системы и среды под углом зрения их динамического уравновешивания, осуществляемого не по отрывочной дуге, а по замкнутой кривой на основе механизма обратных связей. При этом отвлекаются от внутренней структуры самой -системы («черный ящик») и конкретных характеристик среды. Здесь мы наблюдаем диалектический переход в познании от внешнего к внутреннему. С таким функциональным подходом связана первая форма исследования сложных динамических систем. Эту первую форму, конечно, нельзя абсолютизировать. По выражению У. Эшби, здесь мы имеем дело с «геометрией» сложных систем, но их «физику», изучающую их внутреннюю качественную структуру, еще нужно по- 38
строить. Но и в этом первом приближении этот метод открывает большие 'возможности исследования -систем, обладающих значительной степенью -внутреннего резонанса. Итак, мы можем 'выделить три существенные для философского анализа черты кибернетики: 1. Определяющую роль в кибернетике играют процессы управления и оптимизации. 2. Кибернетика обладает функциональной природой. 3. Для кибернетического подхода характерен учет информационных связей. На основе всего этого мы может дать как бы «операциональное» определение новой науки: кибернетика — это наука, осуществляющая функциональный подход .к процессам управления и оптимизации сложных динамических систем, в которых существенна роль информации. О СУЩНОСТИ ИНФОРМАЦИИ Мы видели, что наряду с понятиями управления (оптимизации) и гомеостазиса третьим фундаментальным понятием кибернетики является категория информации. Функциональная природа кибернетики находит свое выражение в формальном, а не содержательном характере современной теории информации. Успешная разработка (методов измерения количества информации оттеснила на второй план анализ информации с качественной содержательной стороны. Такой этап в естественнонаучном познании, когда уже обнаружены методы количественного исследования явления, качественная природа которого еще не вполне ясна, совершенно естествен. Однако эту качественную сторону, находящуюся пока в тени, целесообразно проанализировать -с общефилософских методологических позиций, чтобы перейти к обсуждению перспектив дальнейшего развития теории информации, перспектив перехода от современной формальной теории информации к содержательной. Чтобы осуществить это, целесообразно рассмотреть генезис современной теории инфор»мации. Ее характерной особенностью является то обстоятельство, что она сформировалась как обобщение методов статистической физики на область информационных процессов. Такая особенность теории информации выражается в двух положениях: 1) в теории информации признается связь негэнтропии и количества информации; 2) в теории информации принимается тезис о том, что информация не может быть ни материей, ни энергией. Правда, У. Эшби в [Л. 5] трактует информацию «как объект, который, будучи не материей, никак с материей не связан. Однако несостоятельность такого подхода очевидна, ибо он ведет к признанию мистического начала, чуждого материи, допущение которого несовместимо с научным познанием. Выход здесь один, — чтобы раскрыть информацию со стороны содержания, необходимо признать ее в качестве объекта, который, не будучи материей, неразрывно с ней связан. Рассмотрев эту ситуацию, следует сказать, что, на наш взгляд, прогресс в этом вопросе может быть осуществлен на основе использования ленинской теории отражения 1. Как известно, в работе «Материализм и эмпириокритицизм» Ленин выдвинул предположение о гипотетическом свойстве отражения, прису- 1 На это нами обращено внимание в работе «Ленин о единстве мира» [Л. 6]. 1960. 39
щем всей материи «в целом. С 'помощью этого глубокого соображения Ленин раскрыл путь философского и естественнонаучного решения вопроса о 'происхождении сознания. В домарксовоком материализме в решении этой проблемы имелись две крайности: (первая крайность была связана с тем, что «происхождение сознания объявлялось непознаваемым, случайным; вторая крайность была связана с тем, что сознание попросту сводилось к материи, сознание с точки зрения сторонников такого взгляда никогда в сущности не возникало потому, что оно ничем от материи не отличается. Обе эти крайности были в свое время исторически оправданы, но сейчас их несостоятельность очевидна. Ленин, развивая материализм дальше и преодолевая трудности старого материализма, выдвигает соображение об атрибуте отражения, основываясь на 'мировой материалистической традиции. Рассматривая .полемику Дидро с Даламбером, Ленин говорит, что можно предположить, что существует во всей материи атрибут отражения, который как раз и оказывается тем искомым диалектическим звеном, связующим 'материю и сознание. В чем особенность этого атрибута отражения? В том, что он в условиях неорганического мира не является еще ощущением, а является таким свойством, которое способно в ходе развития привести к ощущению. Наиболее полно эта мысль Ленина находит выражение в полемике его с махистом К. Пирсоном, который 'пытался доказать, что «нелогично утверждать, что вся материя сознательна». Ленин, выступая против Пирсона, говорит: «Но логично предположить, что вся материя обладает свойством, по существу родственным с ощущением, свойством отражения» (Соч., изд. 5, т. 18, стр. 91). Ленин употребляет здесь выражение — «логично предположить». Не получится ли здесь умозрительный 'подход к науке? Диалектический материализм нисколько не принижает важность логической необходимости в научной теории. Только диалектический материализм подчеркивает при этом, что логическая необходимость познавательного процесса есть отражение необходимости самого реального мира. • «Последовательность мысли,—писал Энгельс, — во все времена должна была помогать недостаточным еще знаниям двигаться дальше» [Л. 7]. Таким образом, говоря, что субстратом информации является отражение, мы можем подойти к содержательному рассмотрению самой информации. Тогда мы можем на основе такого подхода рассмотреть информацию уже в качественном смысле. Информация — это упорядоченное отражение. Тогда шум, естественно, будет неупорядоченным отражением. При такой постановке вопроса, по нашему мнению, сразу отпадает ряд трудностей, существующих в теории информации. Прежде всего рассмотрение в качестве содержания информационных процессов объективного свойства отражения показывает, что^ информация является реальным объектом, существующим независимо* от воли и сознания человека. Это означает, что информационные процессы отражения в реальном мире не перестают существовать и тогда, когда человек информацию не воспринимает. Это означает, что реальностью является не только электрический импульс (сигнал, несущий информацию), но и сама информация, представляющая собой по содержанию вид отражения. На основе такого подхода к содержанию информационных процессов вскрывается общая природа информации и шума как двух различных видов отражения, которое подобно другим атрибутам материи — 40
пространству, времени, движению — имеет объективную содержательную, неразрывную с материей природу. Далее, при таком подходе сама связь негэнтропии и информации становится более осмысленной и глубокой. Если негэнтрапия выражает упорядоченность материальной 'субстанции, то информация выражает упорядоченность атрибута материи — отражения. Связывая свойство отражения с упорядоченностью материи, Ленин приводит .высказывание Дидро, рассматривавшего способность ощущения как «всеобщее свойство'материи или (продукт ее организованности». Многовековой опыт человечества свидетельствует о единстве материальной субстанции и .всех ее атрибутов — пространства, времени, движения, отражения. Это положение о единстве 'материальной субстанции и ее атрибутов является важнейшим принципом диалектико-материали- стического монизма. Но раз материальная субстанция и атрибут отражения находятся в единстве, то и выражение их упорядоченности — негэнтрапия и информация тоже находятся в единстве. Итак, в качестве первого методологического вывода мы можем сформулировать положение, что связь негэнтропии (характеризующей упорядоченность 'материи) и информации (характеризующей упорядоченность отражения^ служит важнейшим выражением и подтверждением единства материи и ее атрибутов. В качестве второго вывода из нашего рассмотрения мы должны подчеркнуть, что в идее о связи негэнтропии и информации находит свое дальнейшее развитие идущий еще от И. Ньютона фундаментальный принцип «физической содержательности математических моделей. При таком подходе совпадение математических формул, выражающих энтропию и количество информации, не может .казаться случайным. Третий методологический вывод особенно важен для обоснования самой кибернетики. Главная идея кибернетики, идея объединения процессов управления и связи, получает обоснование именно в трактовке информации .как отражения. Управление — это процесс упорядочения материальных объектов; информация связана с упорядочением атрибута отражения. В силу этого естественно, что из связи материальной субстанции и атрибута отражения вытекает единство процессов управления и информационных процессов. При рассмотрении перспектив развития теории информации нам представляется целесообразным обсудить три проблемы, вытекающие из признания того факта, что информация есть реально существующий объект. 1. Прежде всего остановимся на проблеме распространения закона сохранения на область информации (недостаток теории информации, связанный с отсутствием в ней законов сохранения, отметил член-корреспондент АН СССР А. А. Харкевич [Л. 8]). Нам представляется, что для осуществления такого -распространения надо учитывать сумму информации и шума в данной системе. По нашему мнению, сохраняются не информация и шум по отдельности, а их суммарная величина в замкнутой системе (/+Af=const); эта величина характеризует единство, взаимосвязь и вз^имопереход обеих форм отражения. Обсуждение этого- подхода может иметь, на наш взгляд, известный смысл. 2. Заслуживает внимания проблема специфических особенностей отражения; например, особенностей (пространственно-временных характеристик процессов отражения. Здесь нужно учитывать, что эти характеристики не могут быть принципиально отличными от пространственно- временных свойств .материальных процессов (ка(к утверждает идеалист Э. Васмут, мистически трактуя время информации). Однако их специфика не может априорно отрицаться. 41
3. Весьма важно рассмотреть диалектическое соотношение информации и шума, чтобы противопоставить диалектический а-нализ часто высказываемому Н. Винтером тезису об однонаправленном растрачивании информации, который является в сущности распространением идеи «тепловой смерти» на область информации в виде некоей «информационной смерти». Затронутый нами 'перечень философских проблем теории информации далеко .не исчерпан, но даже и отмеченные нами проблемы показывают важность диалектико-материалистического обобщения опыта изучения информационных процессов. Поскольку высшая форма отражения присуща человеческому мозгу и поскольку информационные процессы кибернетических систем мы также трактуем как отражение, постольку мы можем перейти к анализу соотношения мозга и кибернетической 'машины. О СООТНОШЕНИИ ЧЕЛОВЕКА И МАШИНЫ Попытки технического моделирования некоторых сторон мыслительной деятельности человека, как известно, предпринимались весьма давно. Однако это, конечно, была лишь предыстория того бурного процесса развития «мыслящих» устройств, который связан с кибернетикой. Из 'самой практики развития кибернетической техники вырастала теоретическая проблема соотношения человека и кибернетической машины. Эта проблема явилась современной модификацией глубокой проблемы о природе человеческого мышления, тесно связанной с основным вопросом философии. Можно предполагать, что в будущем общемировоззренческая роль данной проблемы будет возрастать. Появление новых материалов для решения этого вопроса является одним из глубоких философских 'следствий возникновения и развития кибернетики. Прежде чем перейти к анализу этой проблемы, целесообразно сделать два предварительных замечания: 1. В истории науки бывают положения, когда для решения во всех деталях уже возникшей задачи еще не хватает наличного материала. В таких условиях стремление во что бы то ни стало окончательно решить проблему во всех деталях, оказывается несостоятельным. По нашему мнению, подобная ситуация имеет место в современной кибернетике. В силу этого нам представляется оправданным высказываемое в литературе соображение, что многие существенные для решения вопроса о соотношении мозга и машины аргументы будут обнаружены лишь к концу нашего века, когда и человек и кибернетические устройства достигнут большей степени 'совершенства. Поэтому абсолютизация современного состояния проблемы «человек и машина», направление всех усилий на ее окончательное решение в ущерб вниманию к другим важным философским и методологическим проблемам кибернетики могут нанести вред развитию этой науки, приводя к метафизическим крайностям. 2. Такие крайности, как «сенсационный» подход к кибернетике («автоматы могут все», только им надо достичь числа элементов, сравнимого с числом нейронов в мозгу) или как «страусова» (по выражению А. Тьюринга [Л. 9]) точка зрения («между мозгом и машиной не может быть ничего общего»), совершенно неконструктивны. При современном состоянии кибернетики целесообразно, не предрешая будущие результаты, разобрать общефилософскую сторону рассматриваемой проблемы и с этих позиций проанализировать аргументы, выдвигаемые в литературе по данному вопросу. Прежде в'сего необходимо подчеркнуть, что рассмотрение свойства отражения в качестве субстрата кибернетических процессов позволяет найти определенный критерий сравнения мозга и машины. Не предре- 42
тая конкретных границ прогресса машины и 'мозга, можно сформулировать «принципиальное 'положение, что диалектико-материалистическая •постановка -вопроса о соотношении мозга и -машины в корне враждебна как идеализму, отрывающему мышление человека от работы кибернетических машин, отрицающему какую бы то «и 'было их общность, так и метафизике, отождествляющей их. Исходя из этих общих соображений, мы можем 'приступить к анализу двух весьма показательных подходов к рассматриваемому вопросу. Первый оодход связан с алгоритмической тачкой зрения в решении вопроса -о соотношении человека и машины, проводимой А. Тьюрингом в [Л. 9]. Ори таком подходе в 'качестве главного основания для сближения мозга -и 'машины берется закономерность их функционирования и возможность алгоритмизации их действий. Обстоятельный критический анализ -противоречий .в рассуждениях А. Тьюринга дала ироф. С. А. Яновская в предисловии -к русскому переводу работы [Л. 9]. Мы только в качестве дополнения, отметим, что тезис Тьюринга, согласно которому из самого факта закономерности поведения о'бъекта вытекает, что данный объект является машиной [Л. 9], опирается на молчаливое отрицание специфичности законов поведения человека (социальность, активность и т. п.). Неявно -приняв идентичность законов (поведения человека и работы машины, А. Тьюринг придает своей постановке вопроса некоторый .налет тавталогизма. Действительно, (получается, что машина может мыслить, .потому что законы ее (поведения однокачественны с законами поведения человека, а эти законы однокачественны (потому, что машина может мыслить. При таком 'подходе в сущности получается не вопрос «Может ли машина мыслить?», а 'вопрос «Как может машина не мыслить?». Сравнение мозга и машины переводится при это-м в чисто количественную область — в область отыскания 'максимальной 'полноты числа законов поведения (при предположении, что они относятся к одному классу законов). Приняв без специального обоснования, что все законы поведения относятся к одному единственному классу, нетрудно получить -вывод о тождественности любых объектов, обладающих шоведением. Использование «в качестве аргумента способности машин к обучению также не может преодолеть внутренней противоречивости данной точки зрения в вопросе о соотношении мозга и кибернетической системы. Вторая точка, зрения в решении вопроса о соотношении человека и машины приводит к чрезмерному сближению их, опираясь на тезис, что сознание в конечном счете должно стать присущим машинам в силу способности их к самовоспроизведению. Основой такого подхода является высказанное Дж. Нейманом предположение о возможности самовоспроизведения машин при достижении ими известной степени сложности. Математическим обоснованием этого вывода занимается акад. А. И. Колмогоров. Эта идея представляет сабой весьма интересное теоретическое соображение. Что ^касается практического преломления этих идей, то здесь, естественно, еще много неясного. Однако теоретический вывод из идеи самовоспроизведения машин, согласно которому, самовоспроизводясь, кибернетические устройства обязательно придут к обладанию сознанием, нам представляется недостаточно аргументированным. Такая точка зрения оказывается неаргументированной в трех важнейших пунктах. Во-первых, только опытное .исследование самого механизма самовоспроизведения машин (а оно пока невозможно, так как на практике этот механизм еще не осуществлен) может показать, насколько близок этот процесс к жизни. 43
Во-вторых, даже если эмпирически обнаружится «принципиальное сходство процесса самовоспроизведения кибернетических устройств и эволюции жизни, то еще 'следует учесть, что сходство процессов не обязательно ведет к тождеству их результатов. Поэтому из признания способности самовоспроизведения кибернетических систем вовсе »не обязательно следует, что они должны в конце концов обладать сознанием. Наконец, в-третьих >(это, пожалуй, самое существенное обстоятельство), в 'самых своих истоках процесс самовоспроизведения машин и эволюция органической материи, приведшая к сознанию, принципиально отличаются в том отношении, что импульсом развития машин был сознательный творческий акт человека, а эволюция органической материи началась, конечно, без какого бы то ни было участия сознательного начала. В этом плане следует отметить сугубую условность часто проводимой аналогии [Л. 9] между решением экспериментатора, исследующим, какая из машин лучше других, и естественным отбором. Рассмотрение этих двух точек зрения позволяет сделать вывод, что ни первая, ни вторая последовательного решения вопроса о соотношении человека и 'машины не дают. Нам представляется, что при анализе соотношения мозга и машины целесообразно не сводить их друг к другу на основе недостаточно» аргументированных экстраполяции, а рассмотреть те конкретные черты сходства и различия между ними, которые можно выявить при современном состоянии вопроса. Такое сравнение, несмотря на свой неисчерпывающий характер, может иметь известное практическое значение, так как оно способно помочь, с одной стороны, развитию нейрофизиологии, а с другой — формулированию задач, которые следует иметь в виду при конструировании усовершенствованных кибернетических систем. Такое сравнение может взаимообогатить кибернетику и нейрофизиологию. Проводя сравнение деятельности мозга и работы машин, мы видим, что между ними имеется известная общность в структурных связях и отношениях. Эта общность объясняется тем, что и в мозгу и в кибернетических системах мы имеем дело со свойством отражения. Эта общность, по нашему мнению, находит свое выражение в трех основных моментах: 1. Способность кибернетических систем к осуществлению ряда логических операций по заданной программе. 2. Способность реагировать на внешние воздействия «по замкнутой кривой на основе механизма обратных связей по схеме «автомат — ■Фреда» (низшие автоматы). 3. Способность сопоставлять по методу «проб и ошибок» сигналы из среды со своими собственными пробными программа-ми, сформулированными на основе обобщения в своем внутреннем механизме, состоящем из элементов с вариабильньши порогами возбуждения (высшие автоматы). Однако в мозгу и кибернетической системе мы сталкиваемся с качественно разными формами отражения. На современном этапе различие -мозга и машины оказывается значительно большим, чем их сходство. Сравнение мозга и машин целесообразнее вести не по линии их вещественных субстратов, различие которых очевидно, и не по линии чисто формального сопоставления алгоритмов поведения человека и машины, а по линии сопоставления их внутренних механизмов, связанных с атрибутом отражения. Для этого надо обратиться к фактическим данным, имеющимся в современной кибернетике и физиологии и психологии. Интересный ма- 44
териал для решения рассматриваемой проблемы содержится в статье Д. Маккея «Об образовании понятий автоматами» в [Л. 10] и работе советского исследователя Б. X. Гуревича «Разумные» автоматы и вькУ шие функции мозга» в [Л. VI]. Б. X. Гуревич дает обстоятельный критический анализ возможностей высших автоматов, описываемых Д. Маккеем. Эти работы (позволяют сделать ряд выводов относительно различия функционирования мозга и работы -машин. Д. Маккей 'подразделяет автоматы на* «автоматы первого рода» (низшие) и «второго рода» (высшие) в зависимости от их способности к обобщениям воздействий среды. В низших автоматах осуществляются лишь фильтрация и перекодирование сигналов из среды, они не имеют внутреннего механизма, сравнивающего состояние системы с характером воздействий среды. Эти -низшие автоматы работают по схеме: среда— автомат. Иное дело высшие автоматы, у -них имеется внутренний механизм, сопоставляющий сигналы из среды со своими собственными пробными программами. Этот внутренний механизм оказывается как бы аналогом среды. Вполне .понятно, что у низших автоматов все строго определяется самой конструкцией автомата. У высших же автоматов имеется большая гибкость в смене пробных (программ в зависимости от сигналов среды. Маккей в качестве примера разбирает автомат-шофер, ведущий машину ino извилистой дороге. Если дорога имеет правильное чередование изгибов и 'после правого 'поворота следует левый, а после левого— правый, то такая картина дороги обобщится и в автомате образуется готовность после левого поворота повернуть машину направо, не дожидаясь сигнала из среды. Автомат как бы разгадал структуру дороги. Автомат как 'бы предвидит корректирующие сигналы от дороги, т. е. он приводит в соответствие с дорогой путь машины еще до того, как она уже успеет отклониться от профиля дороги еще до совершения ошибки. Эту способность высших автоматов Маккей объясняет тем, что эти .автоматы имеют внутренние механизмы, состоящие из элементов с ва- риабильным порогом возбуждения. Если деятельность данного элемента имеет успех, то порог его возбудимости снижается, в то время как порог возбудимости всех остальных элементов повышается. Итак, в этих автоматах мы наблюдаем уменьшение вероятности всех действий, кроме тех, которые были успешными; этот процесс осуществляется 'благодаря согласованию порогов возбудимости элементов внутреннего механизма автомата со статистической структурой внешней среды. Следовательно, мы видим, что внутренний механизм высшего автомата в какой-то мере выступает как аналог среды. Поэтому высший автомат не только способен «воспринимать» сигналы из внешней среды, но может «воспринимать» и ответы своего внутреннего механизма, согласованные со средой. Вот эта способность высших автоматов воспринимать символы (Д. Маккей их называет «понятиями»), выработанные внутренним механизмом, по Д. Маккею и есть «логическое определение сознания». Этот критерий «мышления» машины, это «определение сознания», на наш взгляд, несомненно, плодотворнее чисто поведенческого, сугубо имитационного критерия А. Тьюринга, согласно которому машина считается «мыслящей», если в течение достаточно долгого времени, когда машина отвечает на вопросы, человек, задающий вопросы, не может определить, машина или человек дали ему эти ответы. В предисловии к сборнику «Автоматы!» [Л. 10] проф. А. А. Ляпунов справедливо подчеркнул недостаточность критерия Тьюринга хотя бы 45
уже .потому, что он не дает различия между решившим задачу и .по- сросту зазубрившим ответ. * В отличие от чисто внешнего .критерия Тьюринга в вышеприведенном определении Д. Маккея мы видим попытку рассмотреть вопрос о «думающих» 'машинах по содержанию. Действительно, в определении Маккея схватывается существеннейшая особенность мышления — олосредование реакции на внешнее воздействие сигналами внутреннего аналогового механизма. Но если мы обратимся к анализу этого «опосредования»'ло существу, то мьи увидим принципиальное отличие работы машин от деятельности мозга. Это обстоятельство справедливо подчеркивает Б. X. Гуревич »при разборе статьи Д. Маккея. Можно выделить несколько существенных черт качественного отличия работы .машин от деятельности мозга: •I. В работе машин элементы олосредования основываются на некоторой способности к обобщению. Но это «машинное обобщение» качественно отлично от человеческого. В аналоговой работе машин невозможно «удаление» от среды. Аналоговый механизм машины как бы колирует какие-то стороны среды (в автомате Д. Маккея колируется дорога). У высших автоматов мы видим лишь минимум способностей к обобщению при максимальном усложнении непосредственно рефлек-^ торного взаимодействия со средой. Б. X. Гуревич справедливо отмечает два пути приспособительных форм деятельности: 1) у насекомых в силу однообразности их действий формы обобщения крайне -бедны, но инстинкты» исключительно развиты» и представляют собой сложнейшие нагромождения непосредственных рефлекторных связей со средой; 2) второй луть развития приспособительной деятельности мы видим у человека и млекопитающих. У них развиваются механизмы обобщения при одновременном увеличении пластичности нервной системы. Б. X. Гуревич справедливо отмечает, что конструкция современных автоматов имеет известные аналогии с нервной системой насекомых. Машина способна обобщать лишь в пределах одного .класса событий, за пределы другого класса она выйти не в состоянии. Человек же, наоборот, обобщает и события других классов. Автомат Д. Маккея способен учитывать прошлый олыт лишь тогда, когда последующие события принадлежат к тому же классу, что и предыдущие (чередование левых и правых поворотов дороги остается неизменным). II. В силу этого машина, сталкиваясь с явлениями нового класса, или останавливается, или начинает организовывать свою деятельность на основе «проб и ошибок». Машина действует статистически, учитывая успешные и неуспешные действия. Для деятельности же человека метод «проб и ошибок» не характерен. Здесь следует отметить два обстоятельства. А. Машина ищет решение путем чисто статистического перебора проб. Отрицательный результат пробьи дает машине только негативную информацию, что так решить задачу нельзя, ничего не говоря о том, как же ее решать. У человека же отрицательный результат опыта говорит не только как нельзя решать задачу, но и приоткрывает завесу над тем, как искать решение. Б. Это связано с тем, что у человека преобладающими являются реакции, осуществляемые ро исполнение решений, принятых после обдумывания. Человек, так сказать, не режет 7 раз, по методу «проб и ошибок», а обдумывает 7 раз, чтобы отрезать сразу, наверняка. Человек способен осуществлять эту операцию благодаря тому, что у него восприятия нового события включаются в старый опыт. В этом отношении 46
можно признать справедливым мнение Б. X. Гуревича, что в строгом смьисле абсолютно новых событий для мозга быть не может. Совершенно правильно отметил П. К. Анохин коренное отличие нервной системы человека от ситуации «черного ящика», из которой исходит кибернетика. В самом деле, если, например, химик столкнулся с .неизвестным ему химическим веществом, хотя он сразу и не может сказать, каков его химический состав, но он уже имеет о нем некоторую информацию на основе своего .прошлого опыта. Он знает, как это вещество получается, и т. д. В развитии человеческого сознания огромная роль принадлежит «опыту рода», о котором писал Ф. Энгельс. Машина перед началом своей работы — это tabula rasa, а человек наследует информацию, синтезирующую 01пыт предшествующих поколений. Огромную роль играет и механизм второй сигнальной системы человека, позволяющей ему с самого начала не только обобщать связи внутри одного класса событий, 1но и универсально обобщать межклассовые связи на основе .прошлого опыта. В этом отношении характерен такой пример. Когда у маленькой девочки спросили, где у кошки ножка, она показала, когда у «нее спросили, где у кошки головка, она тоже .показала. Когда же у нее спросили, где мордочка кошки, она оказалась в затруднении. Но когда ей объяснили, что мордочка это «личико» кошки, она сразу же ее (показала. На этом наглядном примере формирования человеческой психики мы можем видеть, сколь универсальной делается способность человека к обобщению благодаря оперировании? понятиями. Мы видим, что машина не способна .предвидеть, ибо она в сущности не умеет синтезировать прошлый опыт. Она 'может «предвидеть» то, что уже было, или то, что относится к одному классу с тем, что уже было. III. Качественное отличие между человеком и машиной мы видим не только ino линии обобщения, связанного с опытом рода, но и .по линии их индивидуального развития. Прежде всего -многопрограммное™ машин противостоит си-нтез всех .программ у человека. Винер подчеркивает, что в сущности мозг выполняет одну сложную программу, «-...жизни индивида, — пишет Винер, — соответствует выполнение одной программы» [Л. 12]. Он отмечает, что -при выполнении 'мозгом «новой программы никогда не удается стереть следы прежних -программ. Кроме смерти, подчеркивает Винер, ни один естественный процесс не может очистить мозг от информации. Иное дело у машин. У них выключение после работьи по одной .программе (практически может очистить их от следов программ. Второй важной особенностью индивидуального развития нервной системы является способность усовершенствования ее основных свойств. IV. Исключительно важной особенностью мозга, отличающей его от кибернетической системы, является -наличие в мозгу так называемых неспецифичеоких связей. Если мозгом получен какой-то сигнал, то он оказывает, во-первых, специфическое действие на соответствующие участки мозга, например зрения, слуха, и, во-вторьпх, неспецифическое действие, возбуждающее мозг в целом. V. Если в машине все процессьи идут .последовательно по цепи, то у человека благодаря способности к неспецифическому возбуждению могут вступать в действие сразу в форме вспышки целые нейронные поля. В отличие от этого в машине мы имеем дело с однородными элементами, связанными в цепи .посредством однообразных связей, которые, правда, могут временно изменять свои пороги возбудимости в зависимости от воздействия среды. Это связано с тем, что -в -мозгу и машине мы имеем качественно различные соотношения целостности системы и дифференциации элементов. Не говоря уже о том, что в машине и целостность и дифференциация развиты слабее, чем в мозгу, следует 47
подчеркнуть, что они как бы положены рядом. (В отличие от этого в мозгу имеется органическое неразрывное диалектическое единство целостности всей системы и поразительной дифференциации ее элементов. В «человеческом мозгу могут возникнуть перестройки связей 14 млрд. клеток, с чем связаны творческая способность мозга, интуитивные решения, вспышки фантазии. В машине по цепям осуществляются непрерывные связи; машина не способна к резким скачкообразным переходам, к .преодолению исходных принципов. В человеческом же мышлении важнейшие открытия делаются на основе фантазии, представляющей собой прерыв непрерывности в познавательном процессе. Если, .например, рассмотреть состояние физики конца XIX в., то можно сказать, что машина вычисляла бы количественные показатели излучения и поглощения черного тела с точностью до миллионного знака, но она не пришла бы к великой идее М. Планка о прерывности передачи энергии. Машина в лучшем -случае может лишь перебирать на основе метода «проб и ошибок» возможности в одной плоскости, но реальный .мир и информация о нем многоплановые, объемны и не сводятся к одной плоскости. Случайное попадание машины в другую плоскость, в другой ^запрограммированный класс явлений—это катастрофа, «психоз» машины, «головокружение монады», как говорит вслед за Лейбницем Н. Винер. У человека скачкообразные ассоциации пробуждают по выражению Д. Пойа «фон неосознанных мыслей», который всегда присутствует в мозгу. Для человека такие скачки необходимы при переходе от одной теории к другой. Неслучайно сейчас .многие физики возлагают большие надежды на исключительно смелую «сумасшедшую идею», по выражению Н. Бора, которая продвинет резко вперед физическую науку. Только человек, опираясь на весь свой опыт, может определить, где, как и куда следует «прыгать» в познавательном процессе. Недаром К. Маркс так любил пословицу: Hie Rhodus, hie salta! (Вот Родос, здесь прыгай). Способность к перерыву непрерывного познавательного процесса на основе прошлого практического и теоретического опыта в ходе целостного, а не цепного возбуждения мозга является существенной особенностью человеческого мышления, качественно отличающей его от работы самых совершенных кибернетических машин. Мы -можем сделать вывод, что у современных высших автоматов есть известная общность с животными и человеком по линии атрибута отражения. Но здесь мы имеем дело с этапами развития атрибута отражения, весьма далекими друг от друга, и их чрезмерное сближение 'Неосновательно. Мы видим, что нейрофизиологический аспект проблемы при учете опытных данных и отказе от предвзятых умбэрительных схем не только не дает оснований для отождествления деятельности мозга и работы машин, а, наоборот, позволяет раскрыть существенные черты их различия. Анализ литературы по кибернетике показывает, что сравнение человека и машины осуществляется в двух планах. Первым планом служит сравнение работы машин и деятельности мозга по состоянию на сегодня. Это сравнение (проводимое как с учетом, критерия А. Тьюринга, так и более сильного критерия Д. Маккея) показывает неосновательность чрезмерного сближения мышления и работы машин и уж по крайней мере исключает положительный ответ на вопрос об их тождестве. Вторым планом рассматриваемой проблемы служит перенесение этого сравнения в будущее с учетом прогресса как машины: [а) усовершенствование элементов машин — замена электронных ламп малогабаритными полупроводниковыми элементами, использование сверхпрово- 48
димости и т. д.; б) увеличение числа элементов машин до порядка, близкого к числу нейронов в мозгу (1014); в) учет прогресса машин, связанного с теоретической возможностью их самовоспроизведения, и т. д.], так и 'Человека: [а) ликвидация монополии на знание; 'б) дальнейшее увеличение «опыта рода»; в) действие в условиях изобилия, отсутствия заботы о куске хлеба; г) ликвидация хаотических элементов общественного развития]. При анализе -этого второго плана нашей проблемы необходима известная осторожность, безапелляционность умозрительных решений здесь может завести в тупик. Неслучайно А. Тьюринг, полагающий, что. «мы можем надеяться, что машины в конце концов будут успешно соперничать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях» [Л. 9], вынужден признать, что решение этой проблемы следует отнести к концу нашего столетия. Во всяком случае любое рассмотрение проблемы соотношения человека и машиньи в любом обозримом будущем должно исходить из определяющего всю последующую эволюцию машиньи факта производности автоматов по отношению к разумной деятельности человека. *. * № Проблема (природы человеческого мышления — это часть вопроса о сущности человека, а этот вопрос не может быть решен в рамках физиологии и .психологии. Он требует социологического анализа. Ведь высшее — ключ к пониманию низшего. Можно сказать, что если тайна кибернетики в нейрофизиологии, то тайна физиологии высшей нервной деятельности заключается в социологии. В силу этого социологическому аспекту принадлежит важнейшая роль в -решении вопроса о соотношении человека и машины. В литературе по 'кибернетике .весьма часто сопоставление машины и человека проводят в отрыве от социологического анализа, в то время как именно социологический аспект проблемы соотношения человека и машины .позволяет вскрыть существеннейшие различия между ними. Здесь прежде всего необходимо подчеркнуть, что сознание человека есть общественный продукт. Сущность человека Ивана или человека Петра мы не найдем ни в человеке Иване, ни в человеке Петре, она заключена в общественном отношении между ними. В этом плане мы можем провести сравнение машины с человеком с учетом их развития. «Думающие» машины развиваются, они сделали лишь первые шаги. Перспективы их развития колоссальны. Однако нельзя не учитывать, что человек развивается не менее бурными темпами и что человек тоже находится на сравнительно ранних этапах своего развития, в начале подлинно человеческой истории. Постройка самовоспроизводящихся автоматов вызовет значительный прогресс в развитии кибернетических машин, они получат способность ik усложнению, к некоторой самоэволюции. Но эта самостоятельность эволюции автоматов и тогда будет весьма относительной, так как она будет осуществляться на основе того «первотолчка», который даст этой самовоспроизводящейся автоматической системе человек, вложивший в автомат исходную программу. В силу этого всякие представления о самостоятельном «обществе машин», способных даже якобьп восстать против человека, носят характер реакционных и беспочвенных утопий. Царство машин, даже самовоспроизводящихся, не может стать самостоятельным, в себе замкнутым, не зависящим от человека как пер- водвигателя кибернетических машин. В первые «автоматы», играющие в шахматы, для обмана зрителей прятали людей. Теперь человека «прячут» внутрь кибернетической машины открыто, но не в форме его вещественной телесности, а в форме исходной информации и трудовьих усилий, вдыхающих жизнь в царство мертвого металла машин. 4—572 49
В машинах, ,как в Луне — спутнике Земли, лет своего источника света. Машина светит отраженным светом человеческого разума. Определяющей особенностью взаимоотношения человека и .природы является опосредованный характер этого отношения. Между собой и природой человек ставит посредствующее звено — орудие производства. «Средство труда, — писал К. Маркс, — есть вещь или комплекс вещей„ которые рабочий .помещает между собой и предметом труда и -которые служат для «его в качестве .проводника его .воздействий на этот предмет. Он пользуется механическими, физическими, химическими свойствами, вещей для того, чтобы в соответствии со своей целью заставить их действовать в качестве орудия его власти» [Л. 13]. Это положение полностью относится и к кибернетическим машинам. Только здесь надо добавить -к формуле Маркса, что человек научился пользоваться наряду с «механическими, физическими, химическими свойствами вещей» и. свойством отражения. Выступая в качестве связующего звена между человеком и природой, орудие производства неразрывно связано с человеком, являясь, по выражению Маркса, искусственным продолжением его естественных органов, (на которое человек переносит все большее число своих трудовых операций. Однако роль машин не ограничивается перенесением на них ряда человеческих производственных операций. Вторая исключительно важная сторона той роли, которую играют машины, заключается в том, что с помощью машин человек проникает в сферы природы,, ранее 1не доступные ему из-за гигантских скоростей, вредных излучений и т. п. Автомат не более чем звено в замкнутой цепи — «человек—природа». Это звено может становиться все сложнее и длиннее, яю.оно не станет всей цепью. Автомат не может занимать другого пространства во Вселенной, кроме как между человеком и природой. Пространство автоматов может становиться все более обширным, но оно не может перестать быть л'ишь промежуточным пространством, не может поглотить человека и природу. Всегда ниже автомата 'будет природа, а выше— человек. Соотношение человека и машины носит «исторический характер, зависит от общественных отношений. В условиях антагонистического общества, где все естественные связи извращены, перевернуты 'на голову, искусственные органы* человека — орудия производства подавляют самого работника. Само перенесение функций от работника на машину носит антагонистический характер ,и доходит до полного вытеснения работника из производства в форме безработицы. В обществе, основанном на частной собственности, не может быть разумного соотношения между человеком и машиной: пока человек работает, он порабощен машиной, становится ее придатком, когда же человек не имеет работы, он оторван, отделен от машины. В современную эпоху в капиталистических странах машина, являющаяся оружием в борьбе капиталистов с рабочими, превращается в оружие все большего порабощения умственных работников. Неслучайно Н. Винер рисует мрачную перспективу, говоря, что скоро в капиталистическом обществе человеку со средними способностями нечего будет предложить такого, за что бы следовало платить деньги. Трудящийся интеллигент в буржуазном обществе оказывается между Сцил- лой порабощения машиной, превращения в придаток кибернетической системы и Харибдой вытеснения машиной. Противоречие между умственным и физическим* трудом приобретает в современном капиталистическом обществе особенно уродливый извращенный характер — умственный труд низводится до уровня подчинения машине, как и труд физический. Выход заключается в тсЛл, 50
чтобы интеллигентам в буржуазном обществе идти не в фантастические «замки из -слоновой кости», а к реальным рабочим. Чем теснее сплотятся интеллигенты с рабочим классом и его партией, тем скорее будет заменено общество, основанное на купле-продаже. В условиях планомерной организации общества, основанной на коллективной собственности, перенесение все большего числа производственных функций от человека к машине не ведет к антагонистическим противоречиям между ними. Наоборот, такое высвобождение человека от многих производственных операций является необходимым условием разумного соотношения человека и машины, при котором «машине остается машиново», а «человеку — человеческое». Чем больше производственных функций переносится на машину, тем больше расцветает, по выражению Маркса, «человеческое в человеке». Это достигается с помощью автоматизации, являющейся генеральной линией развития наших производительных сил на пути к коммунизму, главным средством увеличения «свободного времени» трудящихся. Но само это «свободное время» вовсе не является временем незаполненным, пустым, лишенным социальной значимости. «Свободное время» является результатом (и в то же время необходимым условием общественного прогресса. Чтобы сохранить ключевые решающие позиции з процессе управления, человек должен совершенствоваться, всегда опережая развитие машин. Для этого совершенствования ему и необходимо «свободное время». И если человек истратит его на игру в домино, то он не ускорит общественный прогресс. На наш взгляд, следует говорить о «производительности использования свободного времени», как о существенном условии повышения производительности труда. Из всего нашего рассмотрения социологического аспекта соотношения человека и машины следует вывод, что кибернетическая1 машина— не конкурент человека, а его спутник, неизмеримо усиливающий могущество трудящегося человека коммунистической формации. Развитие кибернетических систем в ходе общественного прогресса становится условием расцвета человека, о котором говорится в проекте Программы КПСС. Это развитие делает реальностью замечательную заповедь старых гуманистов: «В мире много сил великих, Но сильнее человека нет на свете .ничего!» О ПРИРОДЕ КИБЕРНЕТИКИ КАК НАУКИ Опираясь на характеристику кибернетических процессов, проведенную выше, мы можем разобрать некоторые существенные моменты, связанные с природой кибернетики как науки. Исходя из признания атрибута отражения в качестве содержательной основы кибернетических процессов и подчеркивая, что кибернетика абстрагируется от конкретных особенностей этого атрибута, можно сделать попытку раскрыть философский аспект определения предмета кибернетики. Конечно, этот аспект не противоречит определению кибернетики как науки об управлении и связи в человеке, животном и машине и тому определению, кото-рое дано в начале статьи, а лишь делает попытку выяснить их философское значение. В свете всех изложенных соображений мы определяли кибернетику как «абстрактную науку об общих особенностях, .присущих всем проявлениям атрибута отражения в управляющих и саморегулирующихся системах» [Л. 6]. Это определение, как нам представляется, в известной мере схватывает с философских позиций сущность предмета кибернетики. Однако оно не является исчерпывающим в силу того, что не учитывает классификации наук внутри самой киберне- 4* 51
ткки. Действительно, кибернетика занимается и экспериментальным ■исследованием, построением и изучением моделей, следовательно, это дисцицлина конкретная и естественнонаучная, а не только абстрактная. Об этом свидетельствуют фундаментальные работы У. Мак-Ку- лоха и В. Питтса. Наконец, кибернетика занимается решением (не в лабораторных, а в производственных условиях) чисто технических задач по управлению технологическими лроцессами. Такое (многообразие свойств одной науки не должно нас смущать. Ведь кибернетика — наука синтетическая не только по предмету своего -исследования, но и по способам подхода к миру. Нам представляется целесообразным, говоря о современном состоянии кибернетики, выделить в «ей три научные дисциплины, три формы специализации: 1. Теоретическую кибернетику. Вышеприведенное определение кибернетики можно отнести к этому разделу кибернетики. 2. Экспериментальную кибернетику, занимающуюся главным образом кибернетическим моделированием. 3. Техническую кибернетику (термин, введенный китайским ученым Цзянь Сюэ-сэне:м), занимающуюся построением систем, преобра-. зующих информацию о внешней среде в управляющий сигнал, построением систем, способных выбирать оптимальный технологический режим или обеспечивать постоянство устойчивых действий. Кибернетика уже оформилась в качестве самостоятельной науки. Нам представляется, что настало время начать преподавание курса «общей кибернетику» на механо-математических, физических и биологических факультетах университетов. В будущем, по-видимому, будет целесообразно ставить вопрос о создании кибернетических отделений и факультетов в университетах. Курс «общей кибернетики», нам представляется, целесообразно строить в плане единства исторического и логического. Этот курс может иметь пять разделов: 1) теоретические предпосылки кибернетики; 2) предмет и задачи кибернетики; 3) общее учение об управляющих и управляемых сложных динамических системахс основами логики автоматов; 4) общая теория информации; 5) основы кибернетического моделирования. Возникновение кибернетики в качестве самостоятельной науки является выражением весьма характерной общей особенности развития познания, заключающейся в том, что с развитием опытной базы естествознания все полнее раскрывается содержательная природа 'атрибутов материи. В силу этого наряду с науками о материальной субстанции возникают науки, исследующие особенности ее атрибутов. К таким наукам относятся: геометрия—наука об атрибуте пространства; хронология (термин, предложенный акад. В. И. Вернадским)—наука о свойствах времени и кибернетика — наука об общих чертах атрибута отражения. Следует при этом отметить, что природа кибернетики как науки связана не только с общими чертами атрибута отражения самого по себе, она неразрывно связана и с особенностями сложных динамических систем. Специфические особенности сложных динамических систем, несводимость процессов, протекающих в них, к одной лишь электродинамике, своеобразие имеющих в них место процессов отражения, ео-видимому, позволяют поставить вопрос об особой кибернетической форме движения. Материальным носителем этой формы движения являются сложные системы, обладающие сравнительно развитой способностью отражения. Все богатство и сложность глубоких методологических и философских проблем, связанных с развитием кибернетики, только еще выяв- 52
ляются. Но и сейчас с .полным основанием можно сказать, что кибернетика значительно усилила диалектико-материалистические позиции в науке: 1. Раскрыв известную общность в деятельности мозга и работе кибернетических машин, кибернетика подвела естественнонаучную базу под учение о материальном единстве -мира. Достижения кибернетики решительно опровергают идеалистические попытки извращенного истолкования сознания. Неслучайно современный западногерманский идеалист Э. Васмут предлагает выступить против «учения авангардистской техники, называемого кибернетикой» [Л. 14]. 2. Если обратиться к методологическим предпосылкам, на которые опирались авторьп фундаментальных работ по кибернетике, то мы придем к выводу, что эти предпосылки носят стихийно диалектический характер. Таковы, например, представления Н. В'инера о связи наук и их синтезе. Диалектический характер носит и идея кибернетики о «необходимой сложности» динамической системы, благодаря которой эта система, начиная с определенного момента, уже не распадается на элементы, а получает возможность дальнейшего разития. В данном случае мы- сталкиваемся (хотя и не с всегда осознанной такими учеными, как Н. Винер, У. Эшби и др.) с диалектикой перехода количественных изменений в качественные. 3. Достижения кибернетики расширяют сферу нашего познания, опрокидывают всякого рода агностические и скептические представления об ограниченности познания человека. Важнейший философский вывод из развития кибернетики связан именно с обоснованием беспредельного могущества человеческого разума. Весь опыт кибернетики •показывает, что те существенные процессы реального мира, которые раньше мы, в сущности, не знали, теперь мы не только успешно изучаем, но и практически осваиваем. Кибернетика расширила человеческое познание в двух важнейших сферах: во-первых, она раскрыла 'Способы количественного познания процессов управления, для которых существенны информативные связи; во-вторых, она сформулировала рациональные пути познания и овладения сложными динамическими системами. Такое расширение познания оказывает положительное влияние <на все как естественные, так и общественные науки. Исключительно величественными являются перспективы использования достижений кибернетики в познании и управлении общественной жизнью. В решении вопроса о применении кибернетики к общественной жизни необходимо бороться как против^ априорного скептического отрицания важности и перспективности этого применения, так и против «панкибернетических иллюзий», в которых выражаются неосновательные надеждьи, что якобы кибернетика сама по себе способна все уладить в жизни людей. 4. Характерной особенностью кибернетики, имеющей весьма фундаментальное значение, является то обстоятельство, что в развитии кибернетики находит свое исключительно яркое выражение единство естественных и общественных наук. Характеризуя эту особенность развития научного познания, Ленин »писал: «Могущественный ток к обществоведению от естествознания шел, как известно, не только в эпоху Петти, но и в эпоху Маркса. Этот ток не менее, если не более, могущественным остался и для XX века» (Ленин, Соч., изд. 4-е, т. 20, стр. 176). Все усиливающийся диалектический синтез и взаимообогащение естественных и общественных наук является исключительно плодотворным для теории и практики коммунистического строительства. Анализ этой особенности развития научного познания необходимо вести в широких масштабах. В заключение мы можем сказать, что рассмотрение философских предпосылок и методологических следствий из развития кибернетики 53
приводят нас -к выводу, что кибернетика связана с диалектико-мате- риалистической философией как своей естественной и необходимой мировоззренческой базой и последовательно иаучным методом. Последующее развитие еще более укрепит эту связь, что будет содействовать более действенному превращению этой молодой науки в важную производительную силу нашего общества на пути движения к коммунизму. ЛИТЕРАТУРА 1. «Вопросы философии», 1961, № 6, стр. 78. 2. Сессия Академии наук СССР по научным проблемам автоматизации производства, Изд. АН СССР, М., 1957, стр. 38. 3. Neumann J., von, The general and logical theory of automata, Nixon, Symposium, 1951. 4. Вестник АН СССР, 1957, № 8, стр. 23. 5. Э ш б и У. Р о с с, Введение в кибернетику, перевод с англ., Изд. иностранной литературы, М., 1959, стр. 18. 6. «Великое произведение воинствующего материализма», Соцэкгиз, М., 1959, стр. 171. 7. Энгельс Ф., Диалектика природы, Госполитиздат, М., 1955, стр. 16. 8. X а р к е в и ч А. А., Очерки общей теории связи, Гостехиздат, М., 1955, стр. 8—9. 9. Тьюринг А., Может ли машина мыслить? Фйзматгиз, М., 1960, стр. 47, 57. 10. Сборник «Автоматы», перевод с англ., Изд. иностранной литературы, М., 1956, стр. 306—325. 11. «Вопросы психологии», 1959, № 4, стр. 3—15. 12. Винер Н., Кибернетика, перевод с англ., Изд. «Сов. радио», М., 1958, стр. 163. 13. Маркс К., Капитал, Госполитиздат, М., 1955, т. I, стр. 186. 14. W a s m u t h E, Der Mensch und die Denkmaschine, Koln-Olten, 1955, S. 9.
L СБОР, ПЕРЕРАБОТКА И ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ Б. В* ГНЕДЕНКО НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ КИБЕРНЕТИКИ И СТАТИСТИКИ ВВОДНЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ В наши дни математический метод глубоко проник почти во все области знания. Физика и техника, биология и медицина, астрономия и химия, экономика и сельское хозяйство, лингвистика и демография — все эти научные дисциплины и области деятельности в той или иной мере пользуются и опираются в своих выводах «а математику и одновременно толкают ее на развитие новьих путей исследования, на создание новых ее ветвей. Широкие представления, связанные с необходимостью выяснения тех закономерностей, которым должны подчиняться процессы рационального управления сложными системами, привели, как известно, к идее выделения особого научного направления, получившего наименование «кибернетика». Само собой разумеется, что там, где идет речь о выборе самого лучшего, наиболее целесообразного пути развития, нельзя обойтись только качественными соображениями и общими рассуждениями. Необходимо на базе точных постановок'задач и строгих расчетов найти этот оптимальный путь. Иначе никогда не удастся избавиться от субъективных оценок, и вместе с ними от беспредметньих и бесполезных споров. Таким образом, математические методы оказываются естественной и необходимой составной частью (кибернетики. Опыт истории математики учит, что каждая новая область ее применений является источником постановок новых математических вопросов и тем самым толкает на создание новых направлений математических исследований. Так было в конце XVII—начале XVIII веков, когда развитие промышленного производства вплотную поставило перед наукой задачу создания методов изучения процессов изменения, процессов движения. Математика откликнулась на это созданием математического анализа. Точно так же настойчивая потребность изучения закономерностей распространения тапла, вызванная отчасти бурным развитием применения в промышленности паровых машин, привела к возникновению в математике новой ее ветви — математической физики. Точно так же теперь мы являемся свидетелями зарождения многих математических дисциплин. Достаточно напомнить такие новые названия, как теория информации, линейное и динамическое программирование, теория автомагов, теория массового обслуживания, теория надежности, программирование для электронньих вычислительных машин, чтобы убедиться в сказанном. -Одновременно мощный толчок к дальнейшему развитию получили и многие ранее существовавшие математические науки, в первую очередь такие, как математическая логика, математическая статистика, теория вероятностей, теория дифференциальных уравнений. Если еще каких- нибудь 20 лет назад считалось, что математическая логика стоит вдали 55
от реальных .практических применений, то теперь заслуженно признается, что -она вырвалась буквально на передовые позиции и широко используется в решении многих актуальных .проблем современности. Заметим,* что кибернетика, как это следует из самого ее определения, приведенного во 'введении к (настоящему сборнику, не может быть отнесена к математическим дисциплинам. Она только широко использует математику как метод исследования и, в частности, систематически применяет метод математического моделирования для изучения тех процессов, для которых пока еще не удается построить удовлетворительной количественной теории. В -настоящей статье мы ограничимся изложением того, как при постановке некоторых кибернетических задач неизбежно возникает необходимость их математического оформления. При этом мы не станем пытаться описать содержание всех важных для кибернетики глав математики и оценить их роль. •Известно, что появление электронных вычислительных машин не только сделало осуществимыми такие вычисления,«которые еще недавно считались невыполнимыми из-за огромного объема необходимых операций. Еще большее значение для 'будущего заключается в том, что на электронные вычислительные машины удается переложить выполнение ряда логических операций, в том числе и операций по управлению производственными процессами. Само собой разумеется, что, прежде чем поручить электронной -машине управление тем или иньим процессом, необходимо изучить особенности этого процесса, -выяснить, какие операции и в каком порядке машина должна выполнять в различных условиях, а также какая информация должна в нее поступать, чтобы машина была в состоянии в каждый момент следить за ходом процесса и вырабатывать обоснованные решения. На этой стадии особую роль играет логический анализ и тем самым метод математической логики. Чтобы выяснить, в каком виде и какие сведения от управляемой системы необходимы для обоснованного воздействия на нее со стороны управляющего органа, неизбежно нужно привлекать математическую статистику и теорию информации. Несомненно, что используемый математический аппарат будет применяться лишь после детального изучения содержательной стороны дела, вытекающей из особенностей управляемого процесса и системы управления. Вот почему нередко, казалось бы, к близким явлениям приходится применять различные математические приемы, использовать различные методы решения: новые ситуации могут потребовать новых математических схем. Автор не затрагивает в статье многих важных вопросов и касается преимущественно тех, которьши он занимался сам. Это обстоятельство понятным образом накладывает неизгладимый отпечаток на ее содержание. ВОПРОСЫ МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКИ Задача быстрого и точного установления заболевания, по-видимому, принадлежит к одной из самых древних. Тем не менее до самого последнего времени ее решение 'было самым далеким от математики. Врачебная интуиция и накопленный медициной тысячелетний опыт, казалось, только одни и позволяют лечащему врачу делать заключения о больном. Общее впечатление, которое производит больной на врача, ознакомление с его жизнью, характером работы, историей заболевания и, конечно, личный осмотр, несомненно, дают в руки врача исключительно ценный материал. Известно, что эти сведения дают одному врачу исчерпывающие основания для обоснованных заключений, а у другого остаются бесполезным грузом, используемым лишь для 56
заполнения истории болезни. Более того, одни и те, же сведения, касающиеся одного и того же больного, 'нередко приводят разных даже опытных 'врачей к существенно различным заключениям. Когда в 1956 г. я и мои сотрудники по Институту математики АН УССР заинтересовались проблемами 'медицинской диагностики и выясняли возможности использования для этой цели современных быстродействующих электронных вычислительных машин, мы имели множество встреч и бесед с врачами. Нас интересовал вопрос: как врач поступает при вынесении диагностических суждений? Зачастую •полученные ответы носили примерно такой характер: «Мы не идем лри диагнозе заболевания каким-либо одним определенным путем, так как разнообразие болезней и их проявлений исключительно велико, и даже при наличии, 'казалось бы, одинаковых симптомов нам нередко приходится выносить различные заключения. Мы широко используем наши знания и врачебную интуицию, которой должен обладать каждый хороший врач». Другие ответы носили 'более определенный характер: «Каждый врач начинает с внешнего осмотра и опроса больного. Нередко уже по тем неуловимым признакам, как «входит больной -в кабинет врача, удается узнать его заболевание. Если же этих первичных наблюдений недостаточно, то история болезни, прослушивание, жалобы больного, сведения о перенесенных ранее заболеваниях, лабораторные анализы и клиническое наблюдение дают нам право отбросить многие возможности и сосредоточить свое внимание на сравнительно узком круге заболеваний. 'Во всяком случае мы ничего не вычисляем, но знаем из опыта, что при наличии данного признака могут быть различные заболевания, в подавляющем числе случаев наблюдается вот эта определенная болезнь. Само собой разумеется, что в простых случаях каждый врач правильно определит заболевание. Однако в сложных случаях нужны дополнительные исследования, и чем большее число данных мы получим о больном, тем точнее нам удается установить диагноз. Врачебные ошибки бывают, как правило, связаны со слишком поспешными заключениями, без всестороннего обследования больного». Второй ответ дает, конечно, более обстоятельную картину того, как рассуждает врач при установлении диагноза. Прежде всего он опирается на свой собственный опыт и на опыт всей медицины. На опыт же медицины мы должны прежде всего смотреть как на качественную (а может быть, и полуколичественную) обработку огромнога статистического материала. Наблюдения над большим числом больных позволяют вывести относительную частоту тех или иных диагностических симптомов при наличии той или иной болезни, а также частоту наступления той или иной болезни при наличии тех или иных групп симптомов. Однако в медицине эти наблюдения не доводятся до числа, и в ней принято употреблять словесную оценку частоты: «как правило», «в подавляющей части случаев», «весьма редко» и пр. В наше время такого рода словесные оценки в физике, химии, технике допустимы только при первичном ознакомлении с явлением. Несомненно, что для точных заключений в медицине также требуются более полные количественные данные следующего типа: при наличии данного симптомокомплекса вероятность заболевания Вх равна 0,98г а заболевания В2 — равна 0,37, в то время как заболевание В3 имеет лишь вероятность 0,02. Вот почему мы стали искать в литературе такого рода оценки. К сожалению, нас постигла неудача. Либо количественные данные выводились из малочисленного материала, либо же обработка его оказывалась совершенно неудовлетворительной, и весь клинический материал, собранный с огромным трудом, почти полностью терял свою ценность. Понятны те трудности, которые стоят на пути получения обоснованных количественных данных такого рода. Однако мы убеждены, что дальнейший прогресс медицины обязательно приве- 5?
дет к необходимости не толыко сбора статистических данных, но и их правильной 'статистической обработки, получения из них разного рода количественных и качественных выводов. В частности, именно на этом пути удастся получить оценки вероятностей разного рода событий, существенных для диагностики, санитарной гигиены, профилактики труда и т. д. Именно таким путем удастся получить объективные оценки значимости различных симптомокомплексов, объективное сравнение качества различных диагностических методов и лечебных процедур. Все это неизбежно должно привлечь к работе в области медицины «квалифицированных специалистов в области теории вероятности и математической статистики. Математическая статистика и теоретико-вероятностный стиль мышления при вынесении диагноза должны завоевать себе право йа полноправное положение в медицине, .как в медицинской теории, так и в медицинской практике. И это должно делаться не только ради внешнего (блеска, но и ради самого познания истины. Несомненно, что в этом существенную помощь может оказать также и математическая логика. Ее использование по меньшей «мере послужит большей четкости суждений, а также устранению того субъективизма, который сейчас царит при вынесении диагностических заключений. Только что обрисованная задача является одной из многих, возникающих в медицине и настойчиво требующих своего решения. Если учесть, что среди объективных характеристик, которыми пользуются врачи при диагностике заболеваний, имеются электрокардиограммы, фонокардиограммы, баллистограммы и т. п., т. е. записи реализаций случайных процессов, то мы должны придти к заключению о необходимости для статистической обработки медицинских данных не только подсчета средних и дисперсий, но и несравненно более сложных приемов. В частности, поскольку на ток крови мы можем смотреть как на стационарный процесс, то только что упомянутые характеристики (по крайней мере, в некотором достаточно хорошем приближении) являются реализациями стационарных случайных процессов. Таким образом, теперь уже нельзя считать, что в медицине можно ограничиться каким-то скудным запасом средств статистики. Наоборот, общение с реальными задачами медицинской практики убедительно показывает, что современная медицина нуждается в разумном использовании всего арсенала средств, разработанных математической статистикой. Только что изложенные точки зрения были положены нашим маленьким коллективом в основу подхода к использованию математических методов в медицинской диагностике. Мы шли совместно с инженерами и медиками по нескольким взаимно дополняющим путям. С одной стороны, мы стремились выявить те логические предпосылки и заключения, которые руководят врачом при распознавании заболевания. С другой стороны, мы стремились оценить статистическую значимость диагностических признаков, а также симптомокомплексов. Одновременно разрабатывались различные датчики и диагностические устройства. Были составлены программы для постановки задачи диагностирования на электронной вычислительной машине, и по этим программам были продиагностированы реальные больные. Наконец, на этой базе был создан первый вариант диагностической машины. В машину вводились наблюденные симптомы заболевания сердца, и машина выдавала либо готовый диагноз, либо указывала на необходимость дополнительных исследований. В ряде случаев машина выдавала не один, а несколько возможных диагнозов для одного больного. Проверка действия машины на реальных больных показала нам, что первоначальная схема диагноза, которой мы пользовались, была несовершенна не только потому, что она учитывала слишком мало признаков, но и потому, что она предусматривала указание машине 58
только наблюденных признаков. В действительности не менее существенны и те признаки, которые не были наблюдены. Первый наш опыт, несмотря на все его несовершенство, показал, что использование математики, и прежде всего математического способа мышления, может (быть полезно уже даже на такой примитивной стадии, на которой мы начали работу. Диагностическая хмашина заинтересовала медиков, и iK нам поступило много предложений построить аналогичные машины для диагностирования и изучения других заболеваний. Одновременно случилось так, что ряд врачей, 'которых мы считали убежденными антиматематиками, проявили исключительный интерес 'к нашим занятиям и предложили свое сотрудничество в дальнейшей работе. Выяснилось, что диагностическая машина даже в ее первоначальном виде может быть полезна при обучении студентов-медиков. Если угодно, то эта машина должна быть тем эталоном, ниже которого студенту-медику нельзя опускаться. Интересно заметить, что при занесении в 'блок памяти почти двух десятков историй болезней машина в одном случае выдала указание на 'возможность двух заболеваний у одного больного. В отношении одного диагноза присутствующие врачи, работающие в различных 'клиниках Киева, согласились единодушно, тогда как другой диагноз вызвал столь же единодушное отрицание. Однако в процессе развернувшейся диокуссии выяснилось, что все же эта возможность, указанная машиной, мыслима и лишь выпала из поля зрения присутствующих. Дальнейшие наши замыслы состоят в том, что диагностическая машина должна получать исходные данные непосредственно от 'больного через систему датчиков и диагностических приборов и лишь часть данных, связанная с оценкой внешнего вида больного, должна вводиться из истории болезни. Вопросы использования математических методов и электронных вычислительных машин для целей диагностики в настоящее время интересуют многие исследовательские коллективы у нас в Советском Союзе и за его пределами. В ряде журналов появились заслуживающие внимания статьи на эти темы. Мне приятно отметить, чго в двух статьях американских авторов Р. С. Ледли и Л. Б. Ластеда [Л. 1, 2] изложены те же руководящие идеи, 'которые двигали вперед и наш маленький коллектив. Быть может, нелишне отметить, что сейчас -в эпоху завоевания космоса упомянутые здесь мысли приобретают особую остроту и интерес. Здесь более чем где бы то ни было особенно важно получить извне исчерпывающую информацию и автоматически ее раскодировать. При этом мы ограничены в объеме передаваемой информации. ВОПРОСЫ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА И ЗАДАЧИ ТЕОРИИ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ Одной из характерных особенностей современного промышленного производства является его массовость. С одной стороны, изделий изготовляется много, а с другой — их изготовление связано с большим числом операций, выполняемых в определенной последовательности. Каждая операция требует в среднем своей определенной длительности. В связи с этим возникает необходимость расчета числа «механизмов для каждой -ступени обработки изделия. Грубая прикидка состоит в том, что средняя производительность группы механизмов, выполняющих одну операцию, приравнивается средней производительности механизмов, выполняющих другую операцию. Однако такой примитивный подсчет редко бывает удовлетворительным и часто приводит к серьезным просчетам. 59
Мировой практике, 'например, известны случаи, 'когда для питания шахтных механизмов строились специальные электростанции и их мощность рассчитывалась ino суммарной мощности устанавливаемых механизмов. Практика показала дефектность таких 'подсчетов: мощность электростанций не могла быть полностью использована, так как при нормальной эксплуатации оборудования оказывалось, что оно потребляет меньшую мощность, чем ожидалось при таком примитивном (подсчете. Причина такого явления почти очевидна: каждый механизм имеет определенный рабочий -цикл, на агротяжении которого потребляемая мощность изменяется. Длительность цикла также не остается постоянной, а 'подвержена довольно значительным случайным 'колебаниям. Это вызывается многими причинами: «неоднородностью обрабатываемого материала, изменением напряжения, колебаниями температуры, состоянием инструмента и т. д. Потребляемая мощность к тому же изменяется от цикла к циклу. В результате в каждый момент времени / она представляет со'бой случайную функцию P(t). Общая мощность, потребляемая всеми механизмами, представляет собой сумму таких функций. При суммировании максимальные нагрузки одних механизмов почти неизбежно будут накладываться на малые и средние нагрузки других. В результате истинная потребность в мощности будет значительно ниже суммы номинальных мощностей всех подключаемых механизмов. Задача рационального расчета электрических нагрузок промышленных предприятий представляет огромный интерес для народного хозяйства. В печати уже неоднократно указывалось (см., например, [Л. 3]), что обоснованные методы расчета в масштабах нашей страны могут принести огромную экономию цветного металла, неоправданно вкладываемого сейчас в излишне мощные кабели и трансформаторы. Мы видим, таким образом, что оптимальное управление ресурсами в области энергетики неизбежно приводит к необходимости использования математических методов. В приведенном нами примере мы сталкиваемся с использованием -методов математической статистики и теории случайных процессов [Л. 4]. Одновременно здесь приходится рассматривать и другую задачу: как часто случается, что то или иное большое число механизмов одновременно станет потреблять максимальную мощность и тем самым вызывать перенапряжение в подводящих кабелях. Подобные задачи в настоящее время возникают во многих областях деятельности, и их систематическое решение привело к выделению новой научной дисциплины, известной под именем теории массового обслуживания, или, как ее называют за пределами Советского Союза, теории очередей. В тридцатые годы в связи с автоматизацией в промышленности наметился переход на обслуживание одним рабочим нескольких станков. Станки в случайные моменты времени в силу тех или иных причин выходят из нормального ритма работы и требуют ухода обслуживающего их наладчика. Длительность операции по запуску станка, вообще говоря, не постоянна и является случайной величиной. Спрашивается, как часто при заданном режиме работы будет ожидать обслуживания какое-то число станков из общего числа порученных наладчику? Дальнейшие естественные и важные для практики вопросы таковы: как велико среднее время простоя станков при том или ином их общем количестве, порученных наладчику? Сколько станков при данной организации труда экономически целесообразно поручать одному наладчику? Как используется рабочее время станков и наладчика при той или иной организации обслуживания? Как рациональнее организовать обслуживание: поручить ли п станков одному наладчику или ns станков бригаде из 5 наладчиков? 60
При организации поточного производства и автоматических линий возникает множество задач, близ,ких к только что поставленным. Мы остановимся на одной из «их. Для обеспечения 'бесперебойной работы всех «последующих станков на тот случай, когда одна из групп выходит из строя и «перестает снабжать своей (продукцией линию, -перед станками устанавливаются бункера, в 'которых накапливается запас изделий, прошедших все (предшествующие стадии и ожидающих обработки на данном станке. Как велик должен быть запас изделий в бункерах, чтобы обеспечить бесперебойную работу линии? Задачи, связанные с расчетом емкости 'бункеров, и.меют гораздо более широкое значение, чем только обеспечение бесперебойной работы автоматической линии. Такое же (положение возникает при расчете объема складских помещений, а также при определении рациональных запасов деталей и узлов машин, которые необходимы для нормальной эксплуатации парка машин, имеющихся в распоряжении. Важный и постоянно возникающий на практике вопрос таков: в автохозяйстве (это говорится лишь для определенности, с одинаковым успехом можно говорить и об аэродроме, шахте и пр.) имеется склад материального снабжения. Сколько и каких деталей необходимо завезти -на склад в начале года, чтобы в течение всех двенадцати месяцев поддерживать имеющиеся механизмы в рабочем состоянии с достаточно большой уверенностью? Расчетом автоматических линий «в настоящее время занято большое число исследователей. Решение этой задачи натадкивается на ряд аналитических трудностей, которые зачастую не дают возможности получить расчетные формулы. В этих случаях идут по пути моделирования процесса работы автоматической линии и тем 'самым получают необходимые сведения. Мы изложим саму идею такого моделирования в исключительно схематической форме и не станем выяснять многочисленные существенные детали. Заметим только, что при таком моделировании все время рядом идет использование математической логики и теории массового обслуживания. Вся масса деталей, поступающих на первую операцию, после обработки разделяется на две части: одна часть состоит из пригодных для дальнейшей обработки, а вторая часть — из бракованных. Эта вторая часть устраняется из дальнейшего процесса обработки. Чтобы группа станков работала 'без рывков и непроизводительных простоев, нужно выяснить .целесообразное число станков в ней, а также объем бункеров, в которых создается запас деталей. В связи с тем, что метод моделирования широко используется в кибернетике, мы остановимся на идее моделирования работы автоматической линии подробнее. Предположим, что сырье для превращения в окончательное изделие должно пройти такие этапы обработки: Ль Аъ ..., Ап. Процесс обработки на этапе As занимает время ys, которое зависит от многих случайных обстоятельств. Обозначим функцию распределения ys через Fs(t). После каждой операции возможен выход бракованного изделия, -которое в дальнейшем уже не обрабатывается; на этапе As выпуск брака происходит с вероятностью ps. Какая производительность труда должна быть на такой автоматической линии? Сколько станков нужно устанавливать на каждой операции? Какого объема бункера следует устанавливать перед каждым станком? Как распределять продукцию после каждой операции между следующими станками? Обстановка усложняется еще более, если мы учтем возможный выход из строя станков на каждой из операций, изменение состояния инструмента, переполнение бункеров (надо решить, куда в этом случае направлять поступающую продукцию) и пр. Цри автоматизированном производстве все эти сведения должны поступать на 61
управляющую систему, так же как и сведения о качестве сырья, о качестве обработки на каждой стадии и пр. Как будет действовать та или иная автоматическая линия, пока разработанная только в проекте? Такой вопрос постоянно волнует творцов 'новой техники. В настоящее время для ответа на него нет нужды изготовлять опытный экземпляр или модель в металле. Можно -построить математическую модель процесса работы автоматической линии и испытать ее действие на электронной вычислительной машине. Для этого составляется 'программа, в которой учитывается каждая из операций, которым подвергаются обрабатываемые изделия. Случайное время, которое необходимо для их осуществления, вырабатывается на датчиках случайных чисел. Обычно вырабатывается равно-мерное распределение и затем преобразуется в необходимую нам случайную величину с заданным распределением вероятностей. Предусматривается отбрасывание после каждой операции брака с заданной вероятностью. Вводится также возможность выхода из строя станка и его восстановление за случайное время с функцией распределения H(t). На выходе получаются все необходимые характеристики работы линии. Само собой разумеется, что каждый рабочий 'цикл будет несги на себе элементы случайного и по одному циклу нельзя судить о качестве работы линии и отдельных ее узлов. Приходится проигрывать эту 'программу несколько раз и таким образом судить о работе линии за длительный промежуток времени. Быстродействующие вычислительные машины позволяют проиграть каждый цикл за очень короткое время и тем самым за несколько -минут многократно осуществлять рабочий цикл линии. С такого рода программами можно познакомиться по периодической литературе, а также по книге [Л. 5]. Схемы математического моделирования, которые используются для построения .моделей работы автоматических линий, почти без изменений удается перенести и на многие другие задачи, казалось бы, очень далекие по своему реальному характеру от проблем производства. Так, за последние годы были изучены вопросы планирования народного хозяйства в пределах страны, экономического района, отрасли промышленности, отдельного предприятия. Были построены схемы физиологических процессов. Именно таким путем были просчитаны многие задачи современной физики и механики. Заметим, что в только что упомянутой книге [Л. 5] приведена схема расчета атомного реактора. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ НАДЕЖНОСТИ УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ В связи с тем, что на управляющие системы теперь возлагаются исключительно ответственные задачи и любой выход такой системы из рабочего состояния может повести к существенным материальным потерям, к срыву выполнения задания, а может быть, и к человеческим жертвам. Действительно, если на электронную машину возложено управление доменным процессом и она откажет в работе, то домна может потерпеть аварию. Если управляющее устройство предназначено для управления работой атомного реактора, то отказ этого устройства может повлечь за собой серьезные бедствия. Точно так же выход из строя устройства, управляющего большой энергетической системой, повлечет за собой не только крупнейшие потери производственного характера, но и прекращение снабжения энергией водонасосных станций, больниц, операционных и т. д. Вот почему в настоящее время с каждым годом все большее и большее значение приобретает обеспечение бесперебойности действия управляющих систем, их надежности в процессе эксплуатации. Отсюда вытекает исключительная важность выяснения тех причин, которые приводят к ненадежности изделий, а также к ненадежности функционирования управляющих систем. Далее возникают вопросы обеспечения надежности действия систем, для 62
устройства которых использованы ненадежные элементы. Так появляется необходимость во всестороннем изучении вопросов надежности и, следовательно, в (построении теории надежности. Нарушение функционирования управляющей системы может произойти в 'силу многих причин, из которых мы укажем только несколько: отказ отдельных элементов »в силу их «смерти», временный уход параметров из нормального состояния, искажение поступающей информации о функционировании управляемой системы и тем самым ошибочная реакция управляющей системы. Для обеспечения большей надежности передаваемой информации используют несколько приемов: передают избыточную информацию, дублируют передачу информации, разрабатывают особые системы •помехоустойчивого кодирования. Конечно, при этом .приходится сталкиваться с 'некоторыми дополнительными трудностями, среди которых укажем пока только одну — увеличение загрузки каналов связи и тем самым усложнение их устройств. Построение -помехоустойчивых кодов сейчас выросло в большую область исследований и составляет уже большой раздел теории информации. Вопросы составления надежных схем из ненадежных элементов в последние годы вызвали большую литературу. В значительной степени предложенные решения идут по пути усложнения устройств, введения дополнительных элементов, которые вступают в строй или одновременно с основными элементами или же немедленно после выхода основного элемента из 'строя. После первых работ Дж. Неймана [Л. 6] и К. Шеннона [Л. 7] эти вопросы изучаются многими авторами. Сюда относится вся литература но теории резервирования. Многочисленные наблюдения убедительно доказали, что время безотказной работы элемента является случайным. Элементы, взятые из одной и той же партии, хранившиеся в одних и тех же условиях и работающие буквально в идентичной обстановке, служат различное время. Этот разброс «жизни» элемента исключительно высок и изменяется от нескольких часов до десятков тысяч часов. Огромный статистический материал, накопленный в практике эксплуатации разного рода изделий, а также из специальных испытаний, убедительно показал, что почти для всех элементов характерна такая картина выхода из ,строя: в первый период работы элементов вероятность выхода из строя сравнительно велика, затем она быстро падает и длительный период сохраняет почти постоянное значение, а затем вновь начинает возрастать. Отметим, что эта картина поразительно близка по своей структуре к кривой смертности, известной из децографии. Там также наблюдается повышенная детская смертность, затем почти постоянство вероятности гибели в течение зрелого возраста и новое повышение вероятности смерти для лиц преклонного возраста. Это обстоятельство может навести на мысль об использовании хорошо разработанных математических представлений теории смертности для вопросов надежности элементов. Часто система состоит из большого числа элементов, каждый из которых независимо от других может выйти из строя. За последние годы выяснены некоторые общие закономерности выхода из строя хотя бы одного элемента в течение заданного срока. Оказывается, что при весьма общих условиях вероятность того, что данная система за период Т испытает точно k отказов составляющих ее элементов, подчиняется так называемому закону Пуассона: Здесь Я>0 — некоторая постоянная величина, характеризующая качество данной системы, а именно X равно среднему числу отказов за единицу времени. 63
Промежуток 'безотказной работы системы (т. е. период времени между двумя 'последовательными отказами) при этом, оказывается, распределен вполне определенно, а именно вероятность того, что си- стема проработает бесперебойно больше, чем время 7\ равна е Естественно возникает задача проверки того, как хорошо указанная общая теоретическая схема отражает истинную картину. Ведь те предпосылки, которые положены в основу теории, несколько искажают реальные условия, в которых приходится работать системе. Так, для примера, когда электронная вычислительная машина работает, то все элементы ее сразу находятся -в условиях повышенной температуры. Уже это обстоятельство показывает, что полной независимости элементов на самом деле нет. Однако есть все основания считать, что упомянутый общий результат сохранит свое значение и для элементов, работающих в условиях не слишком сильной зависимости. К тому же эмпирический материал, который имелся в нашем распоряжении, достаточно убедительно показывает, что отказы систем, состоящих из большого числа элементов, действительно хорошо укладываются в 'схему распределения Пуассона. iB реальных системах иногда бывает не слишком большое число элементов. Как сильно при этом будет отклоняться распределение отказов от закона Пуассона? Для этой цели недавно получены точные оценки. Мы не станем сейчас приводить соответствующих формул. Укажем только, что для малого числа элементов найденные результаты дают возможность значительного сближения фактических данных с теми, которые следует ожидать из теоретических соображений. Вернемся теперь вновь к .вопросам резервирования и рассмотрим несколько постановок задач и общих результатов. Пусть нам требуется зарезервировать управляющее устройство. Как это выгоднее сделать: резервировать ли мелкие или крупные блоки? Если переключение абсолютно 'надежно, то оказывается, (каков бы ни был закон распределения 4 вероятностей 'срока жизни элементов, выгоднее резервировать управляющее устройство мелкими, а не крупными блоками. Еще выгоднее было бы, конечно, резервирование каждого элемента. Другой результат может получиться, если переключатели ненадежны. Тогда может случиться и так, что резервирование мелкими блоками будет менее выгодно, чем резервирование крупными. Для многих устройств важно не только обеспечить достаточную надежность системы, но и подчинить ее некоторым дополнительным условиям. Так, например, для самолетной аппаратуры важно, чтобы она была возможно более легкой, занимала минимальное пространство (не более заданного) или чтобы общие затраты на устройство це превосходили заданной величины. При таких дополнительных условиях возникает вопрос о наивыгоднейшем резервировании при учете необходимых ограничений. Мы приходим к необходимости рассмотрения своеобразных вариационных задач. * * * Теория надежности находится в состоянии бурного развития. В ней возникают многочисленные новые вопросы, требующие не только применения стандартных приемов исследования, но и разработки новых методов. Поскольку вопросы надежности связаны со случайными событиями, для них основными являются статистические методы. Эта мысль в настоящее время является господствующей. Это совсем не исключает, а предполагает, что физическая сторона обеспечения надежности элементов и 'систем ни в коем случае не должна упускаться из виду. 64
ВОПРОСЫ ОПТИМАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ Последний вопрос, который бегло рассмотрен в предыдущем разделе, относится к группе задач, получивших после работ Л. В. Канторовича (1939 г.) бурное и многостороннее развитие. Совокупность задач, относящихся к этим работам, и методов их решения выделилась в значительную и интересную математическую дисциплину. Ее называют линейным и динамическим программированием. Сам Л. В. Канторович (предложил назвать ее теорией оптимального планирования. Мне кажется, что последнее название ближе передает 'суть дела. Общее знакомство с рассматриваемым кругом вопросов мы начнем с уже упомянутой задачи теории надежности. Нужно резервировать некоторое устройство, состоящее из блоков типов В\, В2, ..., Впу так, чтобы при весе аппаратуры, не превышающем заданной величины Р, надежность всего устройства была максимальной. Если обозначить через ти т2, ..., тп число блоков соответственно типов Ви S2, ..., Вп и через Рь Р2, ..., Рп их вес, то условие, которое накладывается на искомое решение, имеет вид: Я1т1 + Я,т1 + ... + Ялтя<А * Мы должны подобрать числа mb т2, ..., тп так, чтобы это условие было выполнено и одновременно устройство имело максимальную эксплуатационную надежность. В данной задаче условие линейно относительно неизвестных чисел ти т2, ..., mn, но надежность, максимум которой мы ищем, через эти числа выражается нелинейно. Таким образом, наша задача, будучи типичной задачей оптимального планирования, является задачей нелинейного оптимального планирования. Рассмотрим теперь несколько задач оптимального линейного планирования, для решения которых разработаны более или менее удобньие общие методы. Эти задачи, как следует из самой их постановки, встречаются буквально в каждой области деятельности. (Пусть перед нами -возникла задача о составлении 'кормового рациона для животных, причем цель, которой мы стремимся добиться, состоит в том, чтобы при затратах, не превышающих заданной величины, обеспечить животных необходимым количеством белков, жиров и углеводов. Пусть каждое животное нуждается как минимум в Pi некоторых единиц белков, Р2 — жиров и Р3 — углеводов. Уменьшение нормы каждой из компонент недопустимо, тогда *как некоторое превышение терпимо. В нашем распоряжении имеются четыре вида кормов: Аи А2, Л2, Л4, стоимость килограмма которых соответственно равна С\, с2у Сз, с4. Известно, что в 'каждом килограмме >корма Л* содержится рн, р2и Ръ% единиц белков, жиров и углеводов. Спрашивается, какое количество килограммов хи х2, *з, *4 «кормов типов Аи А2, Л3, АА необходимо приобрести, чтобы общая сумма затрат ^1-^1 Г" ^2-^2 Г" ^3-^3 ~Т~ ^4*^4 достигала минимума при условии, что животное будет получать белков жиров *iAi + -К.А. + х9ри > Р2 и углеводов *lAl + X2PS2 + *з/?33 ^ Pz. 5—572 65
Нет нужды говорить, что так поставленная задача имеет непосредственное отношение к рациональному управлению ресурсами, иными словами, к достижению 'поставленных целей оптимальным путем. Мы не ставили перед сабой цели рассмотреть во всех подробностях расчет •кормового рациона и поэтому не приняли во внимание ряда важных факторов. Однако для выяснения характера возникающих вопросов нашей схематической формы изложения достаточно вполне. Только реальным содержанием от рассмотренного примера отличаются следующие постановки вопросов: а) Имеется несколько пунктов производства некоторого продукта (например, каменноугольных 'бассейнов) и заданы пункты его потребления. Известна стоимость провоза из любого пункта производства в любой пункт потребления. Известны также потребности каждого пункта потребления и производительность каждого пункта производства. Требуется найти такой план перевозок, при котором суммарные транспортные затраты будут минимальны. В настоящее время решено большое число конкретных транспортных задач на составление оптимальных планов перевозок. В частности, были подсчитаны планы наиболее рационального снабжения углем основных промышленных центров страны. Несколько лет назад был составлен оптимальный план снабжения 216 крупных строек Москвы строительным песком с нескольких десятков карьеров и пристаней. Ежедневная экономия на гру- . зовом транспорте оказалась несколько больше 2000 рублей в новом денежном выражении. •б) На каждом из предприятий имеется 'большое -количество разнообразного оборудования, способного выполнять различные типы работ. Заданы производительность отдельных видов оборудования по каждому из типов работ и необходимый ассортимент продукции. Спрашивается, как следует распределить работу между оборудованием, чтобы обеспечить максимальную его производительность при выполнении задания по ассортименту. Нет необходимости говорить, что далеко не всегда мы прибегаем к расчету оптимальных планов загрузки оборудования. Достаточно только сказать, что каждый процент увеличения производительности оборудования по Советскому Союзу означает увеличение выпуска продукции на многие сотни миллионов рублей без ввода в строй дополнительного оборудования, чтобы стало ясно, как важно такие подсчеты сделать правилом, а не исключением. в) В массовом производстве необходимо изготовлять из материала определенной формы и размера (например, листов, ленты) заготовки в определенном ассортименте. Требуется найти такой план раскроя, при KOTQpoM для получения одного комплекта заготовок было бы израсходовано минимальное количество материала и, значит, в отходы шло бы минимальное его количество. В настоящее время решено довольно большое число различных частных задач и при этом выяснилось, что по сравнению с существующими планами раскроя материалов удается получить экономию в 3—10%. Нет необходимости подчеркивать экономическую важность систематического решения задач подобного рода во всех видах производства. Для первоначального ознакомления с уже решенными задачами можно рекомендовать интересную книгу Л. В. Канторовича и В. А. Залгаллера [Л. 8]. Если требуется решить задачу линейного программирования с большим числом неизвестных, то появляется необходимость в значительных вычислительных работах, для проведения которых приходится привлекать электронные вычислительные машины. До сих пор мы предполагали, что все параметры (цены, вес, размеры и пр.) представляют собой постоянные величины. В этом предположении разработаны общие приемы решения задач как оптимального линейного планирования (линейного программирования), так и парабо- 66
лического оптимального планирования, при котором возможны не только связи линейного характера. Положение осложняется в тех случаях, когда рассматриваемые параметры представляют сабой случайные величины. В некоторых задачах управления как в экономических .и производственных ситуациях, так и :лри изучении вопросов управления в живых организмах необходимо рассмотрение именно таких усложненные задач. Мне неизвестно, получены ли какие бы то ни было общие результаты в этом направлении. ВОПРОСЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ ИГР Зачастую в процессах управления -возникают ситуации, близкие к тем, с которыми постоянно .имещт..дело,в.играх разного рода: имеются две или несколько трупп, каждая из которых добивается достижения стоящих 'перед ней целей. Эти цели могут быть взаимно противоречивы. Чтобы добиться желательного результата, каждая из групп стремится в данных условиях найти наиболее разумную линию поведения или, как говорят, выбрать оптимальную стратегию. В настоящее время особенно хорошо разработана математическая теория игр с двумя участниками. В этом нет ничего удивительного, так как даже при наличии трех участников -положение может усложниться исключительно сильно: третий участник может, добиваясь своих целей, входить попеременно в коалицию то с одним из остальных, то с другим участником. История дипломатии дает нам множество такого рода 'примеров, когда в зависимости от хода дипломатической игры одно из государств колебалось между основными противниками и оказывало (помощь то одному из них, то другому. В .некоторых случаях такое поведение приносило основную выгоду именно этой третьей силе. Коалиционные игры по самому своему существу предполагают наличие по меньшей мере трех участников. В реальной обстановке нередко приходится иметь дело с игрой двух игроков (сторон). Именно такого рода игры представляют собой шахматы, футбол, волейбол и др. Само собой понятно, что в такой игре, как футбол, под участником игры понимается нечто обобщенное— вся команда. С таким же положением приходится встречаться и в случаях, когда речь идет не о»б игре в узком понимании этого слова, а об экономическом, производственном или боевом поведении. Как и всегда, когда строится математическая теория для описания и изучения того или иного явления, приходится абстрагироваться от многих реально существующих обстоятельств. Приходится огрублять действительность, строить схему ее протекания и "математически изучать не саму действительность, а эту схему. Вполне ясно, что создание схемы явления, к которой и будет применяться математический метод* представляет собой .центральную часть построения любой теории. Чем больше деталей в ходе развития яоления мы будем учитывать, тем, вообще говоря, наша схема будет ближе к действительности. Следовательно, мы получим возможность точнее изучить само явление. Одновременно с этим привлечение к рассмотрению слишком большого количества деталей усложняет нашу схему и делает ее практически необозримой. Вот почему всегда стремятся при построении теории явления выделить лишь основные моменты, влияющие на характер его развития, и отбросить как несущественные многочисленные другие его особенности. Прежде всего предполагается, что каждая игра характеризуется системой точно сформулированных правил. Далее предполагается, что» игроки делают ходы в определенном порядке. Каждый ход связан с некоторым числом — выигрышем одного игрока; это число принимает различные значения в зависимости от того хода, который избран игроком. Если число возможных выборов при каждом ходе для игрока конечно, 5* 6Т
то игра называется конечной. Если в конце игры сумма выигрышей всех игроков равна нулю, то игра называется игрой с 'нулевой суммой. Если игрок А, имеет возможность каждый раз вьибирать одну из т возможностей и при этом в зависимости от того, в каком (положении находится игрок 5, получать определенный выигрыш, а игрок В может 'при каждом ходе выбирать одну из п возможностей, то игра называется прямоугольной или матричной. Такая игра задается прямоугольной таблицей чисел — матрицей: Pill Pl2> • • •> Р\т Р21> Р22"> • • •» /?2m PnV PnV • ' •' Pnm Число рц, стоящее на пересечении /-й строки и /-го столбца, указывает величину выигрыша игрока Л, если он при очередном ходе избрал /-ю возможность, а игрок В — i-ю возможность. Стратегия называется смешанной, если игрок А выбирает /-ю возможность с некоторой вероятностью Xj, а игрок В избирает i-ю возможность с вероятностью у* l\x. = \\yi=l . Можно доказать, что если использовать не смешан- ную стратегию, а на каждый ход игрока В отвечать определенным ходом, то игрок А имеет все возможности остаться в проигрыше при (многократном повторении партии. Задача игрока А состоит в том, чтобы избрать такую стратегию \хи х2, ..., хт), чтобы гарантировать себе максимальный выигрыш даже при самом невыгодном для него поведении противника. Основной факт теории матричных игр состоит в том, что матричная игра всегда допускает решение, т. е. что всегда существует пара оптимальных стратегий для обоих игроков. Несмотря на то, что условия, которые накладываются в теории игр на характер осуществления игры, исключительно жестки, теория игр позволила выявить ряд важных для практики и других отраслей науки выводов. В частности, интересные и важные постановки вопросов навеяны в математической статистике теорией игр. Такова, например, теория статистических решений, которая находит серьезные применения, в частности при статистическом контроле качества продукции. В настоящее время имеется большое число книг и статей, по которым можно ознакомиться с теорией игр. Мы укажем лишь некоторые из них [Л. 9—il 1]. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В нашем очерке не затронут совершенно ряд важнейших разделов математики, имеющих большое значение для кибернетики. Так, почти полностью вне поля нашего зрения осталась вся математическая логика с такими важными ее разделами, как теория алгоритмов, теория автоматов, теория графов и сетей. Мы вовсе не затронули проблем, стоящих перед теорией программирования для вычислительных машин, в том числе и увлекательной задачи автоматизации программирования. Мы оставили совсем в стороне описание задач, стоящих перед теорией вероятности, в связи с кибернетическими проблемами, а также перед математической статистикой. Если до некоторой степени вопросы математической логики и решения задач на машинах у нас уже рассматривались в литературе, предназначенной для первоначального ознакомления [Л. 12], то литературы, по которой можно бы было познако- 68
миться с идеями современной статистики или же теории случайных 'процессов, до сих inop нет. Имеющиеся толстые учебники и 'Специальные монографии совсем не 'предназначены для этой дели. Во многих устройствах автоматического управления огромное влияние сказывают случайные воздействия на передаваемый сигнал. Так, на показания автопилота влияют явления атмосферной турбулентности. Чтобы автопилот выполнял порученное ему дело, .нужно добиться автоматического устранения помех этого рода. Точно так же при передаче сигнала по радио на пего накладываются многочисленные случайные помехи. Так, при'передаче сним,ков обратной стороны Луны с советской космической ракеты полезный сигнал составлял незначительную долю сопровождавших его случайных помех. Для использования по назначению сигналов необходимо научиться отделять их от вредных влияний. Если строго проанализировать (буквально все процессы управления, то мы увидим, как во время передачи сигнала управления или же сведений о состоянии управляемой системы они искажаются случайными помехами. Чтобы выработать единые принципы для учета влияния помех и мер борьбы с ними, необходимо подвергнуть систематическому теоретическому анализу сами -случайные процессы. Лишь отчетливое знание дает основания и уверенность в выработке эффективных методов воздействия на природу. Тщательное изучение тех реальных процессов, которые имеют место в многочисленных физических, химических, геофизических, биологических и технических процессах, показало, что с достаточно хорошим приближением их можно схематически представить в виде двух типов. Первый тип получил наименование марковских процессов, второй — стационарных процессов. Марковские процессы интересны тем, что к ним не только сводится огромное количество задач, важных в теоретическом и прикладном отношении, но и тем, что в некотором смысле любой процесс может быть сведен >к марковскому. К тому же математический аппарат теории марковских процессов хорошо разработан и в своей аналитической части сводится к теории дифференциальных и интегро-дифференциальных уравнений, т. е. к обычному математическому аппарату физики, техники и химии. Прежде чем дать определение марковских и стационарных процессов, нам понадобится ввести некоторые понятия. Пусть мы интересуемся некоторой системой S, реальное содержание которойв данный момент нас не занимает. Это может быть автоматическая линия или телефон- автомат, система управления прокатным станом или автопилот. Нам важно, что в каждый момент времени эта система находится в некотором состоянии, которое мы обозначим буквой х. Буква х -может означать не только значение какого-то одного параметра, характеризующего состояние системы, она может включать в себя значение многих параметров. Так, для примера, если система состоит из единственной частицы, находящейся под воздействием других частиц, то ее состояние мы опишем -с помощью шести чисел координат и трех составляющих скорости по осям координат. Обозначим через X множество (совокупность) всех возможных состояний, в которых способна находиться наша система. Если для каждого момента t система S может находиться в .каждом из состояний лишь с некоторой вероятностью, то говорят, что изменение состояний системы представляет собой случайный процесс x(t). Для марковских процессов характерно то, что если нам становится известным состояние системы в данный момент t0i то вероятность попасть в момент t>t0 в то или иное состояние х зависит только от Xo = x(t0) и не изменяется, если нам становятся известны состояния системы в моменты времени, предшествующие t0. Заметим, что к процессам марковского типа сведено огромное количество задач теории мас- 69
сового обслуживания, надежности, теории диффузии, автоматического управления, размножения и гибели и пр. Для стационарных 'процессов характерным свойством -служит неизменность их распределений при сдвиге отсчета времени. Поясним сказанное: 'пусть x(t) —случайный 'процесс. Рассмотрим новый случайный процесс y(t)=x(t—т). Если при любых п и tu t2, ..., tn распределения групп случайных величин x{U), x(t2), ..., x(tn) и tf{t\), y(t2), ..., y(tn) одинаковы и не зависят от т, то процесс x(t) называется стационарным. Теория стационарных случайных процессов приобрела огромное значение в современной радиотехнике, статистической физике, метеорологии. Это понятно, так как в установившемся режиме работы той или иной системы ее характеристики в каждый момент времени сохраняют не только распределения вероятностей, но и связи между состояниями в равноотстоящие моменты времени. Нет необходимости подчеркивать, что указанные два типа процессов, как ни широки их возможности, неспособны охватить все'разнообразие реальных ситуаций. Именно поэтому в последние годы приходится вводить в рассмотрение новые типы процессов, способные точнее описывать реальные ситуации. Таковы процессы со стационарными приращениями, линейчатые процессы, вложенные цепи Маркова и пр. В настоящее время имеется довольно обширная литература по теории случайных процессов применительно к прикладным вопросам [Л. 13—17]. Нужно, однако, оказать, что эта литература предъявляет к читателю довольно -высокие математические требования. Мы уже -говорили раньше, что для всех процессов управления исключительно большое значение имеет вопрос о той информации, которая была бы, с одной стороны, исчерпывающей, а с другой стороны, минимальной. Для того чтобы ответить на этот вопрос, необходимо разработать соответствующие общие методы. Эти методы в отношении информации, касающейся случайных событий, величин и процессов, разрабатываются в математической статистике. Как организовать наблюдения и как много их нужно, чтобы с заданной точностью оценить неизвестное нам значение измеряемой величины? Как нужно поступать, чтобы проверить правильность гипотезы относительно характера встретившегося нам процесса: 'будет ли он марковским, стационарным или ни тем и ни другим? Можно ли считать, что две группы наблюдений над некоторыми случайными величинами дают нам основание заключить о неизменности распределений этих величин? С этой последней задачей приходится встречаться в многочисленных важных прикладных вопросах; например при организации текущего статистического контроля. Пусть нам известно, что случайная величина, с которой нам приходится иметь дело, распределена нормально. Иными словами, что ве^ в этих наблюдениях, эквивалентна только двум величинам: х (г-а)а —00 где величины а и о постоянные. Как оценить самым экономным способом эти параметры, если нам известны результаты наблюдений х19 х2,..., хп над величиной ?? Оказывается, что вся информация, которая содержится в этих наблюдениях, эквивалентна только двум величинам: г=1 t=l 70 i
При ©том величина х (среднее арифметическое) служит оценкой для а, a S (среднее квадратическое уклонение) — оценкой для а. На этом примере мы убеждаемся, как значительно экономит время и силы пользование уже готовыми общими "положениями математической статистики. Так, если 1мы хотим узнать средний вес некоторого изделия, о котором нам .известно, что он распределен нормально, то нам нет необходимости взвешивать каждое изделие в отдельности. Нам достаточно найти общий вес всех изделий и поделить это значение на их количество. Выполнение отдельных измерений ничего не добавит к полученной более «простым способом информации. * * * По самому замыслу настоящей статьи она ограничивается лишь некоторыми общими представлениями о тех математических дисциплинах, связанных со статистикой и теорией вероятности, которые имеют значение для кибернетики. В последующих сборни.ках о-б их результатах и методах мы надеемся рассказать подробнее. ЛИТЕРАТУРА I. «Объективные основания диагноза», Кибернетический сборник № 2, Изд. иностранной литературы, 1961. 12. The Use of Electronic Computers to Aid in Medical Diagnosis, Proceedings of the IRE, Biometrical Electronics Issue, 1959, v. 47, № 11, 1960. 3. Г н е д е н к о Б. В. и М е ш е л ь Б. С, Об оценке эффективности уточнения расчетов электрических нагрузок промышленных сетей, «Электричество», 1959, № 11, 70. 4. Гнеденко Б. В., Теоретико-вероятностные основы статистического метода расчета электрических нагрузок промышленных предприятий, Известия вузов, серия Электромеханика, 1961, № 1, 90. 5. Бусленко Н. П. и Шрейдер Ю. А., Метод статистических испытаний, Физматгиз, 1961. 6. Нейман Дж. Вероятностная логика и синтез надежных организмов из ненадежных компонент, в сб. «Автоматы», перевод с англ., Изд. иностранной литературы, 1956. 7. М у р Э. Ф. и Шеннон К. Э., Надежные схемы из ненадежных реле, Кибернетический сборник № il, Изд. иностранной литературы, (I960. 8. Канторович Л. В. и Залгаллер В. А., Расчет рационального раскроя промышленных материалов, 1951. 9. Вентцель Е. С, Элементы теории игр, Физматгиз, 1959. 10. М a ik - Ки н с и Д ж., Введение в теорию игр, Физматгиз, 1960. II. Льюис Р. Д., Рай фа X., Игры и решения, перевод с англ., Изд. иностранной литературы, 1961. 12. Трахтенброт Б. А., Алгоритмы и машинное решение задач, Физматгиз, 1961. 13. Б у н и м о в и ч В. И., Флюктуационные -процессы в радиоприемных устройствах, Изд. «Сов. радио», 1951. 14. Левин Б. Р., Теория случайных процессов и ее применение в радиотехнике, изд. «Сов. радио», 1960. 15. Лен инг и Бетти н, Случайные процессы в задачах автоматического управления, перевод с англ., Изд. иностранной литературы, 1958. 16. Пугачев В. С, Теория случайных функций и ее применение к задачам автоматического управления, Физматгиз, 1960. 17. Свешников А. А., Прикладные методы теории случайных функций, СуД- промгиз, 1961. />. Л. ДОБРУ ШИН и #. И, ХУРГИН ВОПРОСЫ ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ1 1. Понятие «информация» широко используется. Его точное определение, как и всех других исходных естественнонаучных понятий, затруднительно, хотя бы потому, что такие 'понятия эволюционируют с те- 1 Часть материала заимствована из подготовляемой к печати книги Р. Л. Добру- шина в соавторстве с Л. Е. Филипповой и Б. С. Цыбаковым «Теория оптимального кодирования информации». 71
чением -времени, но его 'наглядное содержание понятно каждому. Извлечение, передача, прием, хранение и преобразование информации — одно из 'существенных явлений окружающей нас жизни. И так ;как всякая управляющая система имеет дело с информацией, то информация—это одно из основных понятий -кибернетики. Изучение информации, ее свойств и характеристик представляет значительные трудности прежде всего вследствие субъективности при определении ценное,™ или полезности одной и той же информации для разных лиц. Так, например, информация о рождении ребенка совершенно по-разному воспринимается отцом этого ребенка, родньими, соседями, друзьями и посторонними людьми. Развитие техники связи (телефон, телеграф, радио, телевидение и т. д.) —техники, предназначенной для передачи информации, привело к выделению одного аспекта 'этого понятия, который оказался хорошо приспособленным для изучения на математическом и техническом уровне. Это -изучение принесло уже сейчас обильные плоды. Поэтому мы уделим основное внимание теории передачи информации и лишь 'кратко коснемся остальных сторон этой теории. 2. Следует обратить внимание на то, что информация не является физической характеристикой объектов. При передаче, хранении,,преобразовании информации расходуется энергия, но эта энергия никак не характеризует саму информацию. Так, например, информация о погоде может быть передана по телефону, радио, телеграфу, может быть опубликована в газете, и всюду будет затрачена на передачу какая-то энергия. Но количество затрачиваемой энергии на передачу определенного сообщения зависит лишь от уровня техники и может неограниченно уменьшаться, оно не зависит не только от характера сообщения, его смысла или -важности, но и от того, сколь 'вероятно это сообщение. В отличие от объектов, изучаемых, например, в физике, которые не зависят от человека, информация в человеческом обществе в основном создается самими людьми. Поэтому при построении теории информации следует учесть, что и объект изучения — информация, и теория для его изучения взаимосвязаны, создаваемая теория определенным образом преобразует и сам объект изучения. Это —своеобразная обратная связь .между т^есфией и объектном ее изучения, и эта связь создает большие возможности в развитии теории информации и ее приложений. До сих пор нет точных определений понятия «информация», которые могли бы всесторонне охватить это понятие и послужить базой для построения общей теории информации. Попытки в этом направлении уже делаются. Наиболее серьезной из них следует считать работу А. Н. Колмогорова, в которой понятие «информация» вводится аксиоматически. Но это — весьма сложное и далекое от наглядности математическое построение. В технической литературе под теорией информации понимают обыч-, но всю совокупность приложений математических методов к проблемам описания, переработки, хранения и передачи информации в самом общем смысле этого слова. При таком подходе предмет теории информации оказывается очень широким, а применяемые математические методы чрезвычайно разнообразными. В действительности же прикладной характер работ, публикуемых -в этой области, вносит не очень много специфического в применяемый -в них математический аппарат. С точки зрения математиков большая часть этих работ может быть отнесена к теории вероятностных процессов, математической статистике, теории игр «и т. п. 3. Следует подчеркнуть, что теория информации носит по существу статистический характер. Действительно, мы приобретаем новую информацию .в том случае, 'когда заранее нам неизвестно, какое из сообщений 'будет получено, когда ожидаемые сообщения могут поступить, но 72 ,
могут и не поступить, т. е. -когда вся ситуация носит случайный характер. Как известно, случайные события могут быть двух родов: они могут подчиняться устойчивым статистическим закономерностям (подобно разнообразным массовым явлениям) и не подчиняться таким закономерностям, не могут быть повторяемы м«ого раз в одинаковых условиях. Ситуации, подчиняющиеся устойчивым статистическим закономерностям, могут изучаться .посредством экспериментов и последующей их статистической обработки. Способы математического изучения случайных явлений нестатистического характера неизвестны. Поэтому мы остановимся лишь на аспекте теории информации, относящемся к явлениям статистического характера. 4. Явления, (подчиняющиеся устойчивым статистическим» закономерностям, изучаются в теории вероятностей, которая является базой математической -статистики. Математическая статистика—это наука о том,, как извлекать информацию из имеющихся наблюдений, из экспериментов. Ее содержанием является разработка приемов статистического наблюдения и анализа статистических данных, данных экспериментов. Математическая статистика возникла из потребностей демографии, экономики, 'биологии и других экспериментальных наук. В настоящее время — это отдельная область науки с очень широкой тематикой и 'богатым математическим аппаратом1. Сказанное позволяет заключить, что если понимать теорию информации широко, то она должна включать в себя и математическую статистику. 5. Однако когда говорят о теории информации, то часто, явно или неявно, имеют в виду свежие идеи, выдвинутые немногим более 10 лет назад известным американским ученым К. Шенноном [Л. 1]. Эти идеи относятся к вопросу о возможности или невозможности передачи по каналу связи заданной информации в данных конкретных условиях, если используются оптимальные методы кодирования и декодирования передаваемого сообщения. Мы будем называть научное направление, основанное Шенноном, теорией оптимального кодирования информации (в широком смысле слова); она представляет собой единую научную дисциплину, четко выделяемую специфическими математическими методами. 6. Общая схема, рассмотренная Шенноном, если описать ее, не стремясь к математической точности изложения, такова. При создании системы связи нельзя считать заранее известным, какое именно сообщение необходимо будет передавать с помощью этой системы. Однако естественно предполагать, что возможные сообщения принадлежат некоторому заданному классу сообщений X. Этот класс сообщений может иметь весьма разнообразную "природу. Например, множество сообщений, передаваемое с помощью телеграфа, — это совокупность всевозможных текстов на русском языке. В системе радиовещания сообщение на 'входе—■ звуковое колебание, математически описываемое некоторой функцией времени. Другим примером может служить ситуация, когда требуется передать некоторое заранее известное сообщение (скажем, сигнал тревоги), но неизвестно, в какой именно момент времени его придется передавать. Здесь в качестве множества X нужно взять совокупность всех моментов времени, в которые может появиться необходимость передачи этого сообщения. 1 Многие основные положения математической статистики и особенно ее базы — теории вероятности — были созданы в России и Советском Союзе. Однако она в настоящее время широко применяется на Западе и слабее у нас из-за недопонимания многими экономистами и биологами важности математических методов в этих областях и связанного с ним пренебрежения методами математической статистики. 73
Очевидно, что задание множества сообщений X, подлежащих передаче, далеко не исчерпывает всех важных для нас свойств сообщения. ;В €амо.м деле, задача передачи информации значительно облегчается, если учесть, что одни сообщения появляются гораздо чаще других. При создании метода передачи мы можем ориентироваться на то, чтобы наиболее быстрой и беспрепятственной была передача частых сообщений; в то же время можно примириться с трудностями, возникающими при передаче наиболее редких сообщений. Таким образом, полезно знать заранее «частоту» (т. е. -вероятность) появления того или иного возможного сообщения. Задача о явном вычислении вероятностей в практических случаях является обычно 'сложной, но все же введение подобных характеристик неизбежно, поскольку оно диктуется существом рассматриваемых проблем. Поэтому в дальнейшем мы всегда будем предполагать, что заданы статистические свойства сообщения, т. е. задано распределение вероятностей на пространстве возможных сообщений X. Кроме того, предполагаются известными требования, предъявляемые .к точности -передачи сообщения. Они тоже носят статистический характер. Например, естественно стремиться к тому, чтобы в 'передаваемых из одного города .в другой телеграммах среднее число ошибок не превосходило заданной границы. Из теории Шеннона следует, что в тех случаях, когда сообщение на .входе принимает несчетное количество значений (например, если сообщение на входе — звуковое колебание или двумерное изображение в телевизионной .передаче), нельзя добиться полного совпадения посылаемого и получаемого сообщений при передаче по любому реальному каналу связи. Однако требование такого полного совпадения является во -многих случаях и неразумным. Скажем, нелепо требовать от конструктора радиовещательной системы, чтобы точность воспроизведения звукового сигнала в громкоговорителе превышала возможности человеческого уха, воспринимающего далеко we все звуковые колебания. Разумным условием точности передачи может служить, например, требование, чтобы функции, описывающие звуковые колебания, на входе и выходе системьи связи отличались друг от друга не более чем на заданную постоянную. Конечно, было бы лучше сформулировать требование, предъявляемое к точности передачи, исходя из физиологических особенностей человеческого уха, но здесь мы упираемся в еще не решенные проблемы физиологии. Математически требования точности формулируются обычно как некоторые ограничения на совместное распределение вероятностей передаваемого и принимаемого сообщений. 7. Перейдем теперь к описанию канала связи. Прежде всего предположим, что зафиксировано некоторое множество К, элементы которого у мы будем называть сигналами на входе канала. Так же как и в случае сообщений, природа множества Y может быть самой разнообразной. В результате передачи по каналу входной сигнал у превращается в некоторый сигнал на выходе канала у. В простейшем случае безошибочной передачи информации сигнал на выходе у просто совпадает с сигналом на входе канала у. Однако -в любых физически реальных каналах 'связи в передачу вкрадываются по тем или иным причинам ошибки или, как говорят в радиотехнике, шумы, которые приводят •к тому, что сигнал на выходе отличается от сигнала, поданного на вход. Для того чтобы математически описать такой канал с шумами, нужно для каждого фиксированного сигнала на входе указать статистические свойства возникающих при его передаче сигналов на выходе, или — на более точном языке теории вероятности — условное распределение вероятностей 'сигнала на выходе при фиксированном сигнале на входе. Таким образом, -множества Y и ¥ и условное распределение вероятностей на пространстве F, заданное для каждого элемента у мно- 74
жества У, целиком определяют канал связи. Иногда в определение канала включают также некоторые ограничения статистических свойств сигнала на входе (например, часто оказывается естественным требование, чтобы средняя мощность сигнала на входе не превышала заданной постоянной величины). 8. Для того чтобы превратить сообщение в сигнал, передаваемый по каналу связи, необходимо провести операцию, которая называется кодированием сообщения. Она состоит в сопоставлении .каждому из возможных сообщений определенного сигнала на входе канала. Когда сообщение «а входе принимает фиксированное значение, tno 'каналу передается соответствующий этому значению сигнал. С помощью операции декодирования по полученному -в результате передачи сигналу на выходе канала восстанавливают некоторое значение сообщения, называемое сообщением .на выходе. Использование кодирования и декодирования неизбеэюно, если класс сообщений X отличается по своей природе от множества сигналов на входе канала Y. Однако самым важным соображением в пользу введения кодирования и декодирования является то, что достаточно сложные и разумным образом подобранные методы кодирования и декодирования позволяют существенно улучшить качество передачи и увеличить ее скорость. Таким образом, получается Источнии сообщения * Иодирующее устройство Декодирующее устройство канал Рис. 1. Блок-схема системы передачи информации. абстрагированная схема передачи информации, представленная на рис. '1. Рассмотрим несколько конкретных примеров. В системе телеграфной связи подлежащее передаче сообщение представляет собой тексты, .написанные на телеграфных бланках. Статистические свойства таких текстов можно найти опытным путем. Сообщение на выходе — телеграмма, доставляемая адресату. Естественное требование точности передачи состоит в том, чтобы вероятность получения адресатом телеграммы, отличной от переданной, была невелика. Сигналы на входе и выходе телеграфного канала связи — последовательности точек, тире и пробелов, изображаемые соответствующими электрическими импульсами. Кодирование — это некоторый метод, позволяющий сопоставить каждой фразе русского языка последовательность точек, тире и пропусков, а декодирование — метод, описывающий обратную операцию. Широко известно кодирование с помощью азбуки Морзе (впрочем, как часто отмечалось, код Морзе не очень близок к наилучшему). Обычная статистическая модель радиоканала связи состоит в следующем. Сигналами на входе канала являются функции времени у(t), описывающие напряженность соответствующего электромагнитного поля. На выходе канала возникает сигнал y(t)=y(t)+l(t)y где l(t) — случайная добавка, называемая в радиотехнике аддитивным шумом. Статистические свойства канала определяются статистическими свойствами случайного процесса %(t). При этом обычно в определение канала включают также требование ограниченности средней мощности сигнала на входе, связанное с тем, что энергетические возможности любого реального передатчика ограничены. Применяемые для такой ситуации методы кодирования принято называть в радиотехнике методами модуляции. Например, при амплитудной модуляции сигнала входному сообщению x(t) сопоставляются для передачи по каналу сигналы вида y(t) =[ax(t) + l]cosco0^ где со0 — частота, на которой ведется данная 75
передача. При фазовой модуляции сообщению x(t) сопоставляется сигнал y{t) =A cos[(u0t + ax(t)] и т. in. Декодирование называется в этом случае детектированием сигнала. Схема, приведенная на рис. 1, применима 'не только для описания передачи информации, но и для описания хранения информации. Дело в том, что хранение информации можно представлять себе как передачу информации, но не в пространстве (из одного места в другое), а во времени (от одного момента времени до другого). При этом шумам соответствуют всевозможные причины, приводящие к забыванию и -искажению хранящейся информации. С такой точки зрения мы можем считать книгу каналом связи в -смысле описанной выше схемы. Написание и печатание книги будут кодированием, а ее чтение—декодированием. Сложные коды, рекомендуемые теорией информации, используются, например, для записи информации в памяти машины в особо ответственных случаях (например, как сообщалось в американской научной печати, для записи программ в проектах космического полета человека). Дефекты магнитной ленты, на которую часто производится запись, приводят к тому, что отдельные символы не воспроизводятся при считывании. Тем не менее использование кодов, корректирующих ошибки, обеспечивает правильное воспроизведение первоначальной информации. Теоретическая постановка проблемы хранения информации становится особенно актуальной в связи с созданием специализированных устройств для длительного хранения информации. 9. Теперь мы можем сформулировать основную нробле*му теории оптимального кодирования информации. Считается известным и фиксированным сообщение с заданными условиями на точность передачи и на канал связи, но зато предполагается возможным -варьирование в широких пределах методов .кодирования и декодирования. Изучаются следующие два вопроса: 1) при .каких условиях существуют такие методы (кодирования и декодирования, что заданное сообщение может быть передано по данному каналу связи при выполнении зафиксированных условий точности передачи; 2) как найти эти методы, если они существуют? Главная заслуга Шеннона состоит в том, что он нашел асимптотическое решение этой проблемы и указал 'статистические параметры сообщения и канала связи, от которых зависит ответ. Эти параметры — энтропия сообщения при заданных условиях передачи и пропускная способность канала—выражаются через введенные им характеристики вероятностных распределений, .названные энтропией и количеством информации. Следует подчеркнуть, что в теории Шеннона не вводится никаких определений для понятия «информация» и не используется это понятие; используется лишь понятие количества информации, которое однозначным образом выражается через вероятностные характеристики изучаемых сообщений. Смысловое содержание сообщений в этой теории не имеет никакого значения, существенно лишь, сколь часто появляются те или иные сообщения на входе канала связи и сколь вероятны искажения несущих их сигналов в канале. Оказывается, что в таким образом построенной теории передачи информации, не использующей смысловое содержание сообщений, а опирающейся только на их вероятностные свойства, разумная -мера количества информации может -быть введена лишь единственным образом. Именно, если ввести энтропию аксиоматически, опираясь .на ее простейшие и очевидные свойства, то математическое выражение для энтропии определяется единственным образом (с точностью до несущественных постоянных). 76
Первые работы Шеннона способствовали (появлению бурного «потока работ его 'последователей, в которых наряду с 'серьезными достижениями, связанными с дальнейшим развитием идей Шеннона, делалось много некритических, а иногда просто легкомысленных (попыток .применить введенные понятия в самых разных областях знания. В значительной >мере подобные работы основывались на (попытках использовать введенное Шенноном математическое понятие количества информации во всех тех случаях, когда идет речь об информации в общей трактовке этого слова, хотя с математической точки зрения разумность введенных Шенноном величин -как мзр количества информации оправдана лишь в описанной выше ситуации с передачей информации по каналу связи. В оправдание своих концепций многие ссылаются на шенноновскую аксиоматику для энтропии, но, как отметил А. Н. Колмогоров [Л. б], едва ли можно такое сложное и многообразное понятие, каким является информация, охарактеризовать математически с помощью одной числовой -величины. Аксиоматика Шеннона показывает поэтому лишь то, что никакие другие числовые величины не будут лучшими характеристиками для информации. Тем не менее не исключено, что и энтропия, удовлетворяющая этим аксиомам, -может оказаться неудачной характеристикой для описания неопределенности опыта или ino крайней мере удачной только в некоторых отношениях. Оправданием разумности определений Шеннона для случая передачи информации является то, что через введенные величины дается ответ на поставленную выше основную проблему теории оптимального .кодирования информации, а насколько эти величины удобны для применения при анализе других ситуаций, пока что еще >в основном не ясно. В 1956 г. Шеннон писал: «Я лично верю, что многие из понятий теории информации окажутся полезными и в других областях и, 'конечно, некоторые уже полученные результаты кажутся очень многообещающими. Но все же выявление таких приложений не является тривиальным процессом перевода терминов на язык новой области, а оказывается утомительным процессом выдвижения гипотез и их экспериментальной проверки» [Л. 17]. Естественно, что многие из преждевременных попыток приложения идей Шеннона не имели эффекта, и вслед за волной энтузиазма пришло некоторое разочарование. Одновременно математики проводили и проводят «большую работу по теоретическому осмысливанию и уточнению основных результатов Шеннона, выявлению границ действия и точных формулировок его теории. Постепенно область применимости идей Шеннона становится 'более известной и понятной тем, кто занимается приложениями этой теории, а компрометирующих ее легкомысленных применений с каждым годом становится все меньше. 10.. В теории передачи и хранения информации, т. е. в той области, где адекватность идей Шеннона не вызывает сомнения, также возникло некоторое разочарование, связанное с тем, что для практического построения систем связи идеи шенноновской теории кодирования информации дали пока что не так много. Рекомендуемые теорией Шеннона оптимальные методы кодирования и декодирования весьма сложны, и осуществление их на практике является дорогостоящим мероприятием. Кроме того, основная теорема Шеннона лишь гарантирует их существование, не давая рецептов практической реализации этих методов. Далее оказалось, что уже -существующие относительно простые и хорошо известные специалистам по технике связи методы кодирования и декодирования -во 'многих важных случаях дают результаты, качественно сравнимые с теми, которые могут дать рекомендуемые теоремой Шеннона оптимальные методы. В таких случаях использование оптимальных методов позволяет лишь немного увеличить количество передаваемой информации за счет существенного усложнения методов кодирования и декодирования. 77
Из сказанного, однако, не -следует, что теория Шеннона имеет малое практическое значение. Никто не сомневается в фундаментальной важности закона сохранения энергии, но в то же время никому не придет в голову жаловаться на то, что, используя только этот закон, нельзя дать рецептов для превращения одного вида энергии в другой с высоким .к. п. д. Уже то, что теорема Шеннона ino-казывает, что в некоторых ситуациях невозможно "передавать данный класс сообщений .по данному каналу связи с определенной малой погрешностью, является важным практическим выводом, 'предостерегающим -конструктора от бесплодных лооыток. За последнее время (благодаря усилиям многих специалистов по теории информации удалось, хотя 'бы для некоторых простейших ситуаций, указать относительно доступные и эффективные способы задания оптимальных методов -кодирования и декодирования информации. В связи с этим .в последние годы интерес к практическим применениям шенноновской теории информации вновь резко увеличился. Теоретические достижения .в области построения оптимальных методов передачи и прогресс в технике вычислительных устройств, нужных для практического осуществления подобных методов, с одной стороны, развитие техники связи, использующей для передачи информации все более сложное и дорогостоящее оборудование, повышение требований к дальности и надежности передачи (например, в связи со 'ставшими теперь актуальными проблемами космической радиосвязи), с другой стороны,— все это уже привело к тому, что использование весьма сложных оптимальных методов кодирования и декодирования становится теперь экономически и технически оправданным. Первые попытки реального осуществления таких оптимальных систем связи уже проводятся. Несомненно, что развитие кибернетики приведет к гораздо более широкому внедрению новых методов, основанных на результатах теории оптимального кодирования информации. 11. Интересно отметить некоторые плодотворные попытки использовать в психологии теорию информации в узком смысле (т. е. теорию оптимального 'кодирования). С помощью простых и изящных экспериментов установлено, например, что механизм некоторых психологических реакций (типа реакции -выбора) описывается теми же числовыми характеристиками, как и оптимальные процессы в -системах связи. В частности, время реакции на простейшие раздражения (световые, звуковые) линейно зависит от количества информации, которое несет в себе неизвестное заранее сообщение. На основан'ии этих частных опытов едва ли -можно сделать общее заключение об оптимальной структуре (с точки зрения теории оптимального кодирования) .всех реакций живого организма, но эти опыты указывают новый подход к изучению реакций организма. Эти вопросы имеют не только познавательное, но и чисто прикладное значение. В частности, сейчас много уделяется внимания проблеме участия человека в кибернетической системе (система человек—< автомат), и при этом знание многих характеристик человеческого организма как элемента этой кибернетической системы имеет первостепенное значение — «без этого знания невозможно оптимальным образом построить и всю систему. 12. Остановимся в заключение на некоторых специфических и актуальных проблемах теории информации (в узком смысле). а) В основополагающей работе К. Шеннона (1948 г.) [Л. 1] содержались в относительно законченном виде почти все разрабатываемые теперь идеи этой теории. Однако с 'математической точки зрения их изложение было недостаточно удовлетворительным. Расплывчатость некоторых определений и нечеткость доказательств приводили к недоумениям и даже к недоразумениям и ошибочньш выводам. Задача четкого математического обоснования шенноновской теории 78
оказалась весьма трудной, но в настоящее время можно считать эту проблему в основном решенной. Основная работа по такому обоснованию была проделана в Москве [Л. 2, 3, 4, 5, 6]. >б) Важной задачей является определение таких основных характеристик различных каналов связи, как скорость передачи и пропускная способность. В простейших случаях для гауссовских каналов и аддитивных помех эти характеристики 'были вычислены. Однако в более сложных случаях, например для каналов с неаддитивными помехами или для каналов со случайными и переменными параметрами, вычисление скорости передачи и пропускной способности вызывает значительные трудности. Определенные успехи в этом направлении уже достигнуты, но еще имеется очень большое количество разнообразных нерешенных задач 1[Л. 7, 8, 9]. в) Мы уже упоминали о том, что основные результаты Шечнона указывают в определенных условиях лишь на существование в .некотором асимптотическом смысле оптимального кода, при использовании которого возможна передача со сколь угодно малой частотой ошибок, ;а* также о том, что в некоторых случаях удалось -найти достаточно эффективные и физически реализуемые методы кодирования и декодирования. Однако огромное разнообразие используемых и мыслимых каналов связи требует еще значительной работы в направлении построения конкретных математических систем и реальных технических схем кодирования и декодирования, достаточно близких к оптимальным [Л. 10, ill, 12, 13, 14]. г) Для кибернетики особо важное значение имеет изучение методов кодирования и декодирования в каналах передачи информации с обратной связью. В этом направлении пока сделано весьма мало, изучены лишь простейшие случаи [Л. 15, 16]. Соответствующие задачи требуют подчас не только решения, но и нового подхода и четкой математической постановки. По-видимому, этому кругу проблем в ближайшее время будет необходимо уделить значительное внимание. ЛИТЕРАТУРА I. С. Е. Shannon, Weaver W., The matematical theory of communication, The University of Illinois «Press, 1949; неполный перевод см. в сборнике «Теория передачи электрических сигналов при наличии помех», Издательство иностранной литературы, 1953. 2 А. Я. X и н ч и н, Понятие энтропии в теории вероятностей, Успехи математи- чеоких наук., 11953, VIII, вып. 3 (55(), стр. 3. 3. А. Я. X и н ч и н, Об основных теоремах теории информации, УМН, XI, вып. 1 (67), 1956, стр. 17. 4. А. Ф а й н с т е й н, Основы теории информации, перевод с англ., Издательство иностранной литературы, М., 1960. 5. А. Н. Колмогоров, Теория передачи информации, Материалы сессии по научным проблемам автоматизации производства, .пленарное заседание, Изд. АН СССР, М.; 1956. \ 6. Р. Л. Добрушин, Общая формулировка основной теоремы Шеннона в теории информации, УМН, 1959, XIV, вып. 6(90), стр. 3. 7. И. М. Гельфанд, А. М. Яглом, О вычислении количества информации о случайной функции, содержащейся в другой такой функции, УМН, 1957, XII вып. 1, стр. 3. 8. Р. Л. Добрушин, Я. И. X у р г и н, Б. С. Ц ы б а к о в. Приближенное вычисление пропускной способности радиоканалов со случайными параметрами, Труды Всесоюзного совещания по теории вероятности и математической статистике, 1958, Еревань, Изд. АН Арм. ССР, 1960, стр. 164. 9 Chang Sze-Hou, Capacity of a certain asymmetrical channel with finite memory, IRE Trans., Inform. Theory, 1958, v. IT-4, № 4, p. 152. 10. Peterson W. W., Error-correcting codes, MIT Press, N. Y. — London, 1961. II. Wozencr a f t J. M., JReiffeu В., Sequential decoding, MIT Press, N. Y. —London, 1961. 79
12. P. P. В а р ш а м о в, Оценка числа сигналов в кодах с коррекцией ошибок, ДАН СССР, 1957, il 17, № 5. 13. Л. Ф. Бородин, Эквидистантные и другие оптимальные и близкие к оптимальным коды, «Радиотехника и электроника», 1960, № 6. 14. П. Э л а й е с, Кодирование для двух каналов с шумами, в сборнике «Теория передачи сообщений», (Издательство иностранной литературы, 1957. 15. Shannon С. Е., Channels with side information at the transmitter, ШМ, J. Research and Development, 1956, v. 2, № 4, p. 289. 16. P. Л. Д о б р у ш и н, Передача информации по каналу с обратной связью, Теория вероятностей и ее применения, 1958, 3, вып. 4, стр. 495. 17. Shannon С. Е., IRE Trans., Information theory, 1956, v. IT-2, № 1. A\ Б. АРУТЮНОВ и Д. В. СВЕЧАРНИК ОТБОР, ПЕРВИЧНАЯ ПЕРЕРАБОТКА, ХРАНЕНИЕ И ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ О ХОДЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ВВЕДЕНИЕ Жизнь живых организмов, жизнь человека протекает в непрерывном -взаимодействии с внешней средой, приспособлении организмов к ней, в защите от опасных воздействий внешней среды -и на высшем уровне «сознательно действующих организмов — в активном воздействии на внешнюю среду, в -преобразовании ее в нуждам направлении. 6 мире, в котором живут организмы, возникает множество возмущений (внешних воздействий), грозящих вывести значения существенных для нормального функционирования, для жизни организма переменные (например, содержание влаги в организме, внутренняя температура теплотворного животного, содержание глюкозы в крови, кислотность и др.) из определенных допускаемых границ. Многие отклонения несовместимы с жизнью. Поэтому в результате естественного отбора выжили организмы, обладавшие устройствами, которые в зависимости от внешних возмущений вьирабатывали воздействия, поддерживающие значение существенных переменных в определенных допустимых границах, т. е. обеспечивали регулирование этих переменных. Веками эти устройства совершенствовались, отбирались лучшие. Аналогичная задача встречается и в технике, где необходимо при помощи регулирующих устройств обеспечить поддержание ряда существенных переменных в определенных допустимых границах для нормального -проведения производственных процессов. Отклонения ряда существенных переменных несовместимы с существованием производственных процессов, ведут к авариям, взрывам, пожарам. Вопрос о регулировании, о его законах имеет значительно более широкое значение для развития техники производства, для понимания жизнедеятельности живых организмов, чем принято представлять в обыденной жизни. Законы регулирования имеют значение не только для вегетативной нервной системы — аналогично обеспечению в технике поддержания значения отдельных параметров производственных процессов на заданном уровне, но и для сознательно направленной во вне деятельности организма, для его высшей нервной деятельности, аналогично в технике — для автоматического управления производственными процессами по наивыгоднейшим режимам. Последние достижения теории информации, математической статистики, кибернетики открывают ряд аналогий, общих законов регули- 80
рования как в живых организмах, так и в технике. Использование этих законов, анализ аналогий между живыми организмами и системами автоматического управления производственными процессами могут оказаться полезными для развития как биологии, так и техники. Конечно, слепое копирование живой природьи нецелесообразно — на шагающих паровозах и орнитоптерах человечество далеко бы не уехало. Но нельзя забывать и того факта, что именно изучение полета лтиц серьезно помогло нашему знаменитому соотечественнику Н. Е. Жуковскому сформулировать основные законы аэродинамики. О глубоком взаимопроникновении точных наук, в частности математики и физиологии, мечтал и И. П. Павлов [Л. 1], когда он еще в '1902 г. в речи «Естествознание и мозг» говорил: «...вся жизнь от простейших до сложнейших организмов есть длинный ряд все усложняющихся до высочайшей степени уравновешиваний -внешней среды. Придет время—пусть отдаленное,— когда математический анализ, опираясь на естественнонаучный, охватит величественными формулами уравнений все эти уравновешивания, включая в них, наконец, и самого себя». Мы сейчас гораздо ближе к осуществлению этой мечты, чем мог предполагать И. П. Павлов. Значительная группа докладов на эти темы, прочитанных на I Международном конгрессе по автоматическому управлению в 1960 г., сотни научньих работ по применению кибернетики в биологии, цитированные б этих докладах, и другие опубликованные за последние годы научные дискуссии, проведенные по этим вопросам во всем мире и, в частности, в ОССР ((см., например, [Л. 2, 3, 4] и др.), являются одним из подтверждений этого положения. Для обеспечения жизни организмов, для поддержания существенных переменных в физиологически допустимых пределах, для сознательно направленной во вне деятельности высших организмов важно обеспечить своевременное получение достоверной информации о внешних событиях, о возмущениях, грозящих жизнедеятельности организма, хранение информации, ее переработку и использование. В живых организмах для получения информации о внешней среде служат органы чувств: зрение, слух, обоняние, осязание, вкус. Кроме того, для обеспечения нормального функционирования вегетативной нервной системы, для целенаправленного действия организма необходимы источники информации — датчики, поставляющие необходимые данные. В докладе «Некоторые свойства физиологических регуляторов» на I Международном конгрессе ИФАК по автоматическому управлению в Москве американский ученый Р. В. Джонс указывал: «Хорошо известно, что с целым рядом скелетных мышц связаны чувствительные элементы, выполняющие роль датчиков; эти датчики обеспечивают малую обратную связь этих мышц. Нервные окончания в мышце посылают сигнал, указывающий на растяжение мышцы, и сухожильное тельце Голги посылает сигаал, указывающий на сжатие мышцы. Эти два чувствительных органа и связанные с ними нервные пути соединены так, чтобы обеспечить обратную связь, охватывающую всю мышцу, и, таким образом, выполняют позиционное управление связанным с мышцей структурным органом в ответ на соответствующие сигналы, идущие из коры головного мозга или из других источников» [Л. 5]. Аналогично, для того чтобы обеспечить автоматизацию производственных процессов, необходимо прежде всего обеспечить получение необходимой информации о ходе производственного процесса, о значении существенных переменных, характеризующих состояние вещества и энергии, и сведения о возмущениях, воздействующих на процесс. Эта информация доставляется измерительными приборами-датчиками. Эти источники информации — датчики — должны доставить надежную информацию о параметрах, характеризующих состояние и изменения 6—572 81 ъЛ-
состояния вещества и энергии: о да.влении, температуре, количестве теплоты, положении и перемещении деталей, размерах, плотности, вязкости, влажности, составе исходных промежуточных и конечных продуктов. Без получения подобной информации нельзя обеспечить автоматическое регулирование, а тем более целенаправленное управление производственными .процессами. Создавая «приборы, человек неизмеримо увеличивает свои возможности правильного познания законов природы, в огромной степени расширяет объем информации, получаемой им как об окружающей его среде, так и процессах, происходящих в самом организме. ЗНАЧЕНИЕ ПРИБОРОСТРОЕНИЯ Историю развития техники можно разбить на два крупных этапа. На первом этапе человек создавал орудия, машины, которые увеличивали его мускульную силу; для совершения механической ра-боты используются лишь те источники, которые имелись в готовом виде в природе — мускульная сила домашних животных, энергия воды или ветра. В зависимости от того, 1какие материалы применял человек для изготовления орудий, различают каменный век, бронзовый век, железный век. На втором этапе человек, опираясь на более глубокое познание законов природы, создает машины, использующие скрытые в природе источники энергии; начинается век пара, электричества, 'век атомной энергии. Совершенствуя дальше машины-орудия, человек достигает замечательных успехов ов развитии материального производства. Наряду с этим человек вместо непосредственного ручного управления машинами, производственными процессами переходит к их автоматизации, к автоматическому регулированию, к управлению. В соединении с дальнейшим совершенствованием машин-орудий, изысканием новых материалов, выявлением и использованием для производственных нужд новьих видов энергии, идя по пути развития автоматического управления производственных процессов, человек достигает еще больших успехов в материальном производстве и полностью освобождает себя для творческой деятельности от монотонной, изнуряющей работы- Для обеспечения автоматического управления производственными процессами необходимо иметь средства для получения, переработки, хранения и выдачи информации о ходе производственных процессов, о состоянии существенньих переменных, определяющих ход производственного процесса, о возмущениях, могущих вывести указанные переменные из допустимых границ, средства, осуществляющие необходимые регулирующие воздействия на производственный процесс. Эти средства доставляет приборостроение, почему оно и становится в настоящее время одной из важнейших отраслей материального производства. •В жизни человеческого общества, в развитии познания человека измерительные приборы всегда играли значительную роль; уже на заре своей сознательной деятельности человечество применяло простейшие средства для измерения веса, времени, размеров тел. Без приборов, без измерительных средств — средств получения информации — не могла бы развиваться ни наука, ни техника. Однако особое значение приборостроение приобретает на новом этапе развития техники, этапе внедрения автоматического регулирования и управления производственными процессами. Ни один вид деятельности человеческого общества, будь то сфера материального производства, развитие науки, развитие культуры, немыслимы без продукции приборостроения, без средств получения, переработки, хранения и выдачи информации. 82
(Вот почему развитие приборостроения во всех странах мира идет бурными темпами, значительно опережающими темпы роста других отраслей материального производства. Отношение капитальных затрат в приборостроении к общему объему .производства выше, чем в других отраслях промышленности. Из года в год растет удельный вес стоимости приборов в стоимости всех средств производства. По опубликованным в литературе данным [Л. 6] объем производства научных и промышленных приборов в США увеличился с 900 млн. долл. в 1947 г. примерно в 3,5 раза за 10 лет, в то время как -промышленное производство в США за то же время возросло всего лишь примерно на 40%. Быстрыми темпами развивается приборостроение в Советском Союзе. Производство приборов в СССР за период 1950—1958 гг. увеличилось .более чем в 7,5 раза. Контрольными цифрами развития народного хозяйства СССР на 1959—1965 гг. предусмотрено увеличение производства приборов в 1965 г. против 1958 г. в 2,5—2,6 раза, что определяет среднегодовые темпы развития всего приборостроения в семилетке в 13—14%L Фактически планы производства .приборов значительно перевыполняются. Среднегодовые темпы роста производства приборов в 1959 и 1960 гг. составили .17—1®%'. Несмотря на такой быстрый рост производства приборов в нашей стране, потребность народного хозяйства в приборах и средствах автоматизации как по количеству, так и по 'номенклатуре удовлетворяется в среднем лишь на '50—«60%!. Объясняется это тем, что наметившиеся после XXI съезда КПСС, июньского ('1959 г.) и -июльского (1960г.) пленумов ЦК К'ПСС быстрый рост и техническое совершенствование всех отраслей промышленности и расширение работ по автоматизации производственных процессов потребовали увеличения выпуска приборов и средств автоматизации в объемах, значительно превышающих намеченные контрольными цифрами по семилетнему плану развития народного хозяйства СССР. Потребность промышленности в приборах, в особенности для комплексной автоматизации производственных процессов., стала значительно обгонять рост их производства. Планирующими и руководящими организациями принимаются в настоящее время меры к устранению этой диспропорции; надо пожелать, чтобы эти меры реализовались быстрее и эффективнее. Впрочем, несколько весьма важньих мероприятий должны быть проведены самими приборостроителями без особых капиталовложений. Первое — это резкое повышение надежности выпускаемых приборов, существенное увеличение их срока службы!. Уже указывалось [Л. 7], что именно малый срок службы приводит к тому, что на один комплект основного оборудования до его полного износа или профилактической замены требуется несколько комплектов приборов. Таким образом, увеличение потребности в приборах вызывается, с одной стороны, положительным фактом — техническим совершенствованием производства, приводящим к увеличению необходимого количества приборов, устанавливаемых на один комплект основного оборудования, и, с другой стороны, отрицательной стороной дела—техническим несовершенством самих приборов, необходимостью в частой замене узлов и комплектов приборов. Увеличение надежности выпускаемых в настоящее время приборов в 2—3 раза, по-видимому, было бы почти эквивалентно удвоению производственных мощностей нашего приборостроения без особых капиталовложений и резко подняло бы уровень удовлетворения потребности в приборах в нашей стране. Следующим мероприятием по улучшению обеспечения автоматизации необходимыми средствами получения информации является усовершенствование методов отбора информации, пересмотр установившихся 6* 83
способов и привычной .номенклатуры приборов, более смелое в этом направлении использование аналогий и примеров из живой природы. Важным мероприятием является принципиальный пересмотр методов и устройств хранения информации о ходе производственных процессов. Действительно, в настоящее время 'весьма значительная часть производственные мощностей приборостроения используется для выпуска так называемых вторичных приборов, размещаемый на центральных или местных щитах контроля. Форсирование внедрения в производство современных прогрессивных методов хранения информации — обегающих устройств, позволяющих при помощи нескольких вторичных приборов контролировать несколько сотен параметров производственного процесса, разработка более совершенных методов хранения и выдачи информации с использованием, в частности, элементов и узлов вычислительной техники позволили бы удовлетворить растущие нужды промышленности при существенно меньшей загрузке приборостроительньих заводов выпуском вторичных приборов. Вопросы надежности приборов, усовершенствования и расширения методов отбора и хранения* информации о ходе производственных процессов подробно рассмотрены ниже при анализе аналогий, возникающих при совместном рассмотрении процессов отбора, первичной переработки, хранения и выдачи информации у живых организмов и в технике. ВОПРОСЫ НАДЕЖНОСТИ Неоднократно уже указывалось, что кибернетика имеет дело с изучением как систем, созданных человеком, так и систем, возникших в природе .в процессе эволюционного развития (живые организмы); в [Л. 8] упоминается далее о большой пользе, которую кибернетика может принести физиологии. В настоящем изложении хотелось бы показать, как «кибернетический» подход к рассмотрению вопросов, попытка выявления некоторых общих закономерностей или хотя бы нащупывание общих путей в проблеме получения информации у производственного комплекса и живого организма может оказаться плодотворным для приборостроения. В этом направлении значительный интерес представляет в первую очередь тот факт, что живой организм обеспечивает наибольшую надежность именно датчиков сбора информации. Так, по данным, приведенным В. Д. Моисеевым [Л. 9], сетчатка каждого глаза содержит около 100 млн. воспринимающих клеток, передающих информацию в головной мозг посредством лишь 1 млн. нервных волокон, т. е. каждый элемент дистанционной связи—нервное волокно—обслуживает около 100 датчиков; по сведениям из другого источника [Л. 10] имеется 130 млн. клеток сетчатки и лишь 800000 нервных волокон, т. е. каждое нервное волокно обслуживается в среднем примерно 160 датчиками. Вероятность получения ложной информации из-за «порчи» какого-либо из датчиков совершенно ничтожна. Если ориентироваться на данные В. Д. Моисеева [Л. 9], вероятность ошибочной передачи при этом не достигает и одной триллионной. Чтобы приблизиться к такой вероятности, нужно поднять надежность современных промышленных систем отбора и передачи информации во много миллионов раз. Можно сказать, что зрительный анализатор глаза настолько надежнее промышленных систем получения информации, насколько земной шар устойчивее детского волчка. Как указывалось, например, в докладе о весьма надежной японской цифровой системе управления станками на транзисторах на Международном конгрессе по автоматическому управлению в 11960 г. 84
[Л. 11] 1при допущении одной аварии в каждые 100 дней от каждого из 500 элементов управления требуется исключительно высокая надежность, соответствующая в среднем лишь одному выходу из строя в течение 20 тыс. дней. Это требование привело к полному исключению из схемы электронных ламп и позволило использовать транзисторы лишь .повышенной надежности, сельсины, двухфазные сервомоторы! и аналогичные элементы относительно высокой надежности. Мы в технике в большом числе систем употребляем «однолинейные цепочки воздействия», при которых выход из строя одного какого-либо элемента нарушает работу всей установки, и значительно реже применяем автоматический резерв, тогда как в природе огромное распространение имеют -параллельные цепи или в более общем смысле «избыточные» обходные пути, повышающие живучесть организма. Так, проф. Членов [Л. 3] указывает, что для возникновения отдельных заболеваний человека нужен выход из строя половины, а иногда и много большей части из многих -миллионов клеток, связанных с соответствующей функцией организма. Мы в телемеханике озабочены проблемой максимального уплотнения одного или двух каналов связи, по которым передается много различных сообщений (1и в ряде случаев применения, как, например, в дальней связи, это, конечно, вполне оправдано), а в живом организме применяется огромное количество параллельных каналов—нервных волокон, используемых для передачи одного сообщения. В работе [Л. 12] подробно анализирован вопрос о связи между «числом линий в связке» N и вероятностью неправильного срабатывания р (N) при заданной вероятности отказа одного элемента Е\ для вероятности неправильного срабатывания одного элемента £ = 5* Ю-3 имеем: 8,6N ,хп 6,4 1Л юооо rv Vn По этой формуле получаем, например, для N=2000 лишь невысокую надежность, соответствующую p(N) =2,6-'10-3, а для N=20000 имеем уже очень хорошую надежность, соответствующую р (ДО) =2,8- Ю-19, т. е. увеличение N лишь в 10 раз повышает надежность .примерно в 1016 раз! Проигрыш в надежности у промышленных систем управления возрастает еще и вследствие большого числа элементов, участвующих в упомянутых выше однолинейных цепочках воздействия. Так, для управления поворотом задвижки под действием изменения температуры в каком-нибудь месте производственного процесса требуется использование около 20 укрупненных элементов в системе регулирования: термопара, вибропреобразователь, 3—4 'каскада усилителя, сервомотор вторичного прибора, реохорд регулирующей приставки, несколько каскадов электронного, а иногда и магнитного усиления, сервопривод задвижки. Параллельных цепей в таких устройствах, как -правило, не предусматривается. Между тем, как указывается в упомянутой выше работе [Л. 12], «логическая глубина» операции наших нервных клеток, т. е. общее число оснодных операций от входа (восприятия) до хранения (память) или до выхода (управление моторными центрами), по-видимому, значительно меньше, чем в любом искусственном автомате, который мог бьв справиться с задачами подобной сложности. «Более конкретно: число нейронных синапсов от периферийных органов чувств вдоль центростремительных нервных волокон через мозг и назад вдоль центробежных нервов к двигательной системе по количеству не превосходит 10. Парал- 85
лельная же сложность в схеме нейронов неоспорима» (Л. 12, стр. 135]. И в технике в настоящее время поставлена исключительной важности задача построения надежных систем из ненадежных элементов — точнее, синтезирования систем заданной надежности из элементов, не позволяющих при однолинейном построении получить требуемую надежность системы. Известна исключительная роль, которую играют электронные лампы в современной технике. Можно указать [Л. 13] следующие свойства электронной аппаратуры, объясняющие ее широкое внедрение во все отрасли знаний, в .промышленность, -в медицину, биологию: высокая чувствительность; возможность усиления весьма слабых напряжений и токов; удобство преобразования энергии; гибкость управления, в том числе и дистанционного; быстродействие; возможность регистрации и наблюдения самых разнообразных процессов с высокой степенью точности. Эти свойства электронных приборов все более совершенствуются. Так, для отбора информации о малых и сверхмалых перемещениях как в технике, так и в биологии находят себе применение механотроны — электронные лампы — датчики перемещений [Л. 13, 14], для отбора информации о качестве и составе продукта — фотоэлектронные датчики, датчиками разрежения служат ионные приборы, для измерения температуры применяются полупроводниковые сопротивления (термисторы). Весьма ограниченную надежность электронных приборов часто считают существенным препятствием к их использованию в сложных системах контроля и управления, требующих высокой надежности действия. Подчеркивание этого обстоятельства уместно во всех тех случаях, когда речь идет о неотложной необходимости резкого повышения надежности электронных элементов автоматических систем. Однако наряду с работой по повышению надежности элементов следует работать над проблемой создания рациональных структур автоматических систем с широким использованием аналогий, возникающих при рассмотрении- нервных сетей у живых организмов, в частности создания параллельных, обходных, резервных, в общем смысле «избыточных» цепей, могущих резко поднять надежность системы, собранной из элементов ограниченной надежности. Все сказанное, конечно, относится к промышленным системам, собранным из любых элементов. Необходимо обратить наибольшее внимание на резкое повышение надежности этих систем и не только потому, что их надежность относительно, например, соответствующих информационных систем у живых организмов во много миллионов раз меньше, как уже указывалось, но и потому, что они абсолютно недопустимо низки. Ведь не для всякого производственного процесса допустима одна авария в среднем в каждые 100 дней. А подобная надежность упоминалась выше как труднодостижимый в настоящее время предел для разбиравшейся сложной системы [Л. 11]. Поэтому должны развиваться такие средства повышения надежности, как введение 'бесконтактности или хотя бы резкое снижение применения скользящего контакта в промышленных системах информации и контроля. Совершенно недопустимы случаи, когда из-за плохого выбора отдельных относительно мелких элементов того или иного прибора в десятки и сотни раз снижается его гарантийный срок службы. Так, по паспортным данным, «бесконтактные сельсины должны синхронно работать в течение 3 000 ч» — срок службы, который обычно и принимается для этой машины, в принципе не менее надежной, чем короткозамкнутый асинхронный двигатель, и довольно (близкой по надежности к столь долговечному устройству, как трансформатор, так как в обычных режимах работы бесконтактный сельсин делает лишь несколько оборотов в сутки. Основные ограничения по сроку службы у этих машин и ряда других электромеханизмов обычно накладывают недостаточно качественные подшипники и в ряде случаев неудовлетворительная технология, 86
в частности 'при изготовлении и использовании изоляционных материалов. Между тем, как показывает практика использования на канале имени Москвы- первой партии наших бесконтактные сельсинов (значительно менее отработанных технологически, чем выпускаемые в настоящее время), 15—20 лет работы для этих машин не является предельным сроком. А ведь это составляет 120—160 тыс. ч, а не 3 тыс. Еще хуже обстоят дела с установленным сроком службы 'многочисленных элементов автоматики, разработанных, например, в системе авиационной промышленности, но вполне пригодных по назначению и конструкции для использования в общепромышленных системах. В технических заданиях на разработку, выдаваемых самолетостроителями, указывались требования на срок службы, лишь немного превышавший срок службы основных агрегатов самолета — обычно несколько сотен часов. Поэтому в паспортах даже столь долговечных элементов автоматики, как, например, вращающиеся трансформаторы, реле и переключатели, как правило, значится срок службы в несколько сотен часов, что не позволяет проектанту промышленной системы их использовать. Во многих случаях реальный срок службы подобного элемента действительно близок к паспортному, так как при конструировании- и выпуске изделия вопросам долговечности уделяется совершенно недостаточное внимание. Когда размышления над вопросами надежности кибернетических устройств приведут конструкторов и технологов к разработке мероприятий по повышению срока службы элементов автоматики в несколько раз (по ряду изделий увеличение срока службы даже в десятки и в отдельных случаях в сотни раз реально при. проведении относительно несложных мероприятий), они обеспечат не только существенное улучшение надежности систем контроля и автоматизации, но и будут соответствовать по своим результатам, как уже указывалось, резкому увеличению мощности приоборостроительной промышленности Советского Союза. Работы по повышению надежности элементов и систем автоматики должны ставиться и стимулироваться на разной основе с самыми важными проблемами для нашей страны. Разработка в специальных отраслях приборостроения параллельных серий приборов повышенной долговечности (тысячи и десятки тысяч часов), что может иметь важное значение не только для промышленных систем, но и для объектов со сравнительно малым сроком службы, принесла бы значительную пользу. Необходимыми шагами в этом направлении должны быть теоретическая и практическая разработка методов построения систем высокой надежности из элементов относительно невысокой надежности; создание широкой номенклатуры бесконтактных устройств для отбора, передачи и хранения информации, многообходных систем дистанционных передач, позволяющих при высокой точности резко повысить мощность сигнала. Пора также перейти от хорошо организованной популяризации достоинств полупроводниковых элементов к столь же хорошо организованному массовому выпуску этих элементов со стабильными характеристиками и необходимой номенклатуры. ВОПРОСЫ УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОВ ОТБОРА ИНФОРМАЦИИ О СОСТОЯНИИ ОСНОВНЫХ ПАРАМЕТРОВ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ Практически все физические параметры, которыми характеризуется производственный процесс, используются для отбора полезной информации. При этом широко''используются не только непосредственные явления, сопутствующие ходу процесса, — изменение температуры, давления, цвета, химического состава и т. п., но и вспомогательные устройства, способствующие получению информации о состоянии или свойствах, не доступных или менее удобных для того или иного восприятия. Так, для 87
большого количества жидкостей, находящихся в закрытых сосудах и обладающих агрессивными или иными свойствами, затрудняющими использование обычных 'поплавковых устройств для измерения уровня, применяются радиоактивные устройства (например, разработанный НИИ «Тепло-прибор» уровнемер, использующий радиоактивные изотопы: типа УР-4 и аналогичные), состоящие из размещенных вне бака с жидкостью радиоактивного излучателя и приемника излучения, 'синхронно (перемещающихся вдоль высоты бака вслед за изменением уровня жидкости в баке; конечно, и в этом случае источником информации служат свойства самой жидкости, а именно различные поглоща- тельные способности слоя жидкости и соответствующего слоя воздуха или иных паров и газов, занимающих объем над уровнем жидкости. Также обстоит дело с нашедшим себе в последнее время весьма широкое применение емкостным датчиком уровня жидкости, представляющим собой в простейшем выполнении спускаемый в измеряемую жидкость стержень, покрытый тонкой изоляционной пленкой с высокой диэлектрической проницаемостью (при электропроводной жидкости) г или два изолированных друг от друга электрода, если жидкость неэлек- тролроводна и имеет существенно отличную от воздуха диэлектрическую проницаемость. В этих случаях информация получается также,, естественно, за счет свойств самой жидкости. В настоящее время исключительно многообразная номенклатура первичных измерителей и датчиков разделяется на несколько больших груп'п. Мы не касаемся специальной 'большой группы приборов, измеряющих электрические параметры: ток, напряжение, мощность, частоту,, сдвиг фаз и т. п., а остановимся на группе приборов, охватывающих наиболее широко распространенные общепромышленные производственные процессы, .на так называемом разделе теплоэнергетических или теплотехнических приборов. Эти 'приборы можно разбить на 1пять групп: 1) датчики давления и разрежения; 2) датчики расхода и количества жидкостей и газов-; 3) датчики уровня жидкостей; 4) датчики температуры и количества тепла и, наконец, 5) огромная по номенклатуре и важности группа приборов для измерения состояния и состава веществ, куда входят газоанализаторы,, масс-спектрометры, хроматографы, ipH-метры, оксредметры, концентра- томеры равных типов, приборы для измерения вязкости, пыльности, дым- но-сти, влажности, цвета и т. п. В этой группе может быть наиболее заметно расхождение междупромышленными -приборами и органами чувств. Так, например, в пищевой промышленности практически пет приборов, которые могли бы в должной мере определять вкус — дегустатором в подавляющем большинстве случаев является человек; в парфюмерной промышленности тоже в-значительном числе случаев относится к запаху. В целом такие органы чувств, как вкус и обоняние, пожалуй, в наименьшей степени моделированы автоматическими устройствами. Группа приборов для измерения состояния и состава веществ уже в ближайшее время получит существенное и притом преимущественное развитие, в 1,5—2 раза опережая по темпам роста другие общепромышленные приборы. Первичные измерители и датчики, отбирающие информацию о ходе* производственного процесса, рассматриваются в весьма большом числе общей и справочной литературы (см., например, [Л. 15, 16]). Элементы первичной переработки этой информации для передачи ее на хранение или иное использование — элементы общепромышленных дистанционных передач также ши.роко рассмотрены в литературе (см.,, например, [Л. 17, 18]). 88
Укажем лишь некоторые основные направления, 'которые приборы рассматриваемого «раздела должны «получить в текущей 'семилетке. Эти основные направления охватывают не только принципиально новые вопросы, на и весьма важное для этого 'номенклатурного раздела наведение определенного 'порядка в 'разработке и выпуске этих приборов — разработка типов, нормальных рядов, введение наибольшей однотипности передаваемой информации — унификация выходных сигналов датчиков, разнообразных по своему построению и назначению и др. Большое значение придается также повышению надежности отбора и передачи информации; в этом направлении получат значительное развитие так называемые системы с силовой компенсацией1 или иначе местные компенсационные системы, у которых на месте отбора информации непосредственно происходит усиление сигнала и в линию 'передачи поступают сигналы, существенно превышающие возможный уровень шумов. В самих методах отбора информации осуществляется в большом числе случаев переход от отбора проб (в настоящее время,- основного способа отбора информации на многих производств'ах в химической, пищевой и аналогичных отраслях промышленности} к непрерывному отбору информации, наиболее соответствующему современным 'непрерывным производственным процессам, с одной стороны, и методам, 'присущим живым организмам,—с другой. В объеме настоящей работы не представляется ни возможным, ни целесообразным сколько-нибудь подробнее рассмотреть конкретные основные направления, по которым развиваются в настоящее время упомянутые типы датчиков. Можно лишь указать на 'большое развитие, которое, с одной стороны, получают новые приборы для измерения состояния и состава веществ и, с другой стороны, новые методы отбора информации, использующие нейтронное излучение, например, для определения уровня, влажности, концентрации различных материалов, отражение бета- и гамма-лучей, ультразвуковых колебаний, отражение сантиметровых волн, различные полупроводниковые преобразователи и другие достижения современной физики. Наряду с перечисленными методами целесообразно, по-видимому, используя «кибернетический» подход, поставить поисковое работы в области изыскания методов и разработки приборов, имитирующих такие важные источники информации, какими являются в нашем организме органы вкуса и обоняния. Здесь, по-видимому, потребуется значительная координированная работа не только ученых и исследователей в области приборостроения, но и 'биологов, так как, насколько можно судить по известным материалам, степень изучения этих органов чувств з интересующем нас направлении еще отстает от изучения зрительного анализатора — глаза. Впрочем, значительная группа приборов, соответствующих по характеру отбора информации зрительным анализаторам* также еще ждет своей разработки. Совершенно недостаточно развивается важная отрасль приборостроения, непосредственно обслуживающая научные исследования, — так называемое «научное приборостроение», где в наибольшей степени должны применяться новейшие достижения всех отраслей знания, в том числе и кибернетики. При построении систем отбора информации для целей контроля и регулирования целесообразно обратить внимание на характер сигнала передачи информации. Уже давно обращено внимание на то обстоятельство, что в нервной системе высших животных используется оптимальная в смысле помехоустойчивости модуляция частоты, а не амплитуды импульсов (на рис. 1 мы приводим характерный график, взятый из [Л. 5], иллюстрирующий 89
-это положение), -но параллельно существует непрерывная передача информации через кровь и химические вещества. Очень интересно это сочетание импульсной передачи информации и непрерывного воздействия на чувствительность воспринимающих клеток (на коэффициент усиления системы) в зрительном анализаторе — в системе адаптации сетчатой оболочки глаза. В (Л. 5] приведены материалы о том, что если освещенность на фоторецепторах глаза резко изменяется, то вначале в течение 1—2 сек возникают под действием импульсной информации зрачковые рефлексы, 'позволяющие создать регулирующее воздействие примерно в диапазоне 1:25, но при продолжительном действии света происходит непрерывный (процесс изменения чувствительности фоторецепторов, обеспечивающий регулирующее воздействие, более медленное (в несколько минут), но зато в диапазоне 1 : 107 раз; после окончания процесса адаптации зрачок возвращается почти к .начальной величине диаметра. Не исключено, что и в ряде промышленных систем сочетание быстродействующей импульсной линии . информации узкого диа,пазо,на регулирования с другим относительно более медленным непрерывным воздействием при значительно более широком диапазоне регулирования в условиях длительного действия возмущения оказалось бы целесообразным. Наконец, обращает на себя внимание и тот факт, что лишь незначительное коли- ^ чество современных промышленных регуля- Реакиия одиночного нервного торов работает от датчиков, реагирующих волокна фоторецептора на освещенность, .цвет и аналогичные параметры. К та.ким регуляторам можно отнести, Рис. 1. например, известные регуляторы хода плавки в конверторах по цвету (точнее — сигнализатор окончания хода плавки по заданному сине-красному отношению); 'фотореле различного типа, в частности для включения и выключения искусственного освещения; ряд фотоэлектрических регуляторов в зависимости от цвета (например, белизны муки), прозрачности, отражательные свойств разных веществ и поверхностей, задымленности и запыленности в определенных участках и т. п. Но основная, подавляющая часть современных промышленных регуляторов работает от датчиков давления, расхода жидкостей и газов, температуры, перемещения механических элементов (в частности, при измерении уровня жидкости и ее плотности с использованием поплавков) и т. п. А у человека примерно из 4 млн. нервных волокон, передающих информацию, половина приходится на зрение (около 2 млн. нервных волокон); лишь 60 тыс. нервных волокон обслуживают органы слуха, а на все остальные датчики приходится меньше нервных волокон, чем на зрение, являющееся «доминирующим чувством для связи с внешним миром» [Л. 5]. Возможно, что и это обстоятельство сможет подсказать ученому-приборостроителю и технологу-исследователю ряд полезных ассоциаций. ВОПРОСЫ ХРАНЕНИЯ И ВЫДАЧИ ИНФОРМАЦИИ В полностью автоматизированных системах поток информации от первичных приборов-датчиков, а также от датчиков обратной связи в основном идет в счетно-решающие устройства регуляторов. Но и в этих системах требуется хранение определенной части информации как для возможности последующего контроля за ходом производственного про- 90
цесса, так и в ряде случаев для обеспечения проведения оптимального, :в частности так называемого самообучающегося, «процесса- регулирования, при котором1 необходимо сравнивать результаты производственных «операций со значением параметров, имевших место в течение операции. В системах, автоматизированных частично, или при осуществлении лишь текущего контроля за ходом 'производственного 'процесса поток информации идет через дистанционные передачи к так .называемым вто'- ричным приборам, служащим для непосредственного отсчета по шкале текущего значения контролируемого параметра или для запоминания значений параметра за определенный период времени, осуществляемые в основном самопишущими приборами на ленточной или дисковой диаграмме; в последнее время получила развитие также система запоминания в виде 'цифро'печатающих машин, которые значение нараметро-в записывают цифровым кодом. Имеются также отдельные разработки, в которых текущее значение параметров записывается на магнитной ленте или перфокартах, особенно для систем с 'циклическим процессом работы. Так, в докладе на I Международном конгрессе ИФАК по автоматическому управлению [Л. 19] было сообщено об использовании в указанных целях трехступенчатой сельсинной системы, о'беспечивающей управление станком с точностью до 0,001%', и перфоленты с восемью рядами перфораций для каждого суппорта. |В уже упоминавшемся докладе [Л. 11] информация, закодированная по двоичной системе счета, также записывается на перфоленте; фотоэлектрическое кодирующее устройство преобразует непрерывные величины (повороты и перемещения) в -цифровые. Известно также устройство с сельсинами и магнитной лентой, в котором при обработке первой детали сельсины записывают на магнитную ленту информацию о положениях всех рабочих органов; затем управление переключается на магнитную ленту, и сельсины служат в качестве элементов обратной связи, контролирующих правильность выполнения команд. Однако подобные методы хранения информации не нашли еще себе широкого применения вне металлообрабатывающей промышленности, да и в этой области они используются также недостаточно К Основными типами устройств для передачи и хранения информации на современном предприятии, как уже указывалось, являются дистанционная передача и вторичный показывающий и регистрирующий прибор. Так, в 1958 г. к началу семилетки годовой выпуск общепромышленных вторичных приборов' всех типов составлял примерно 26% выпуска всех общепромышленных приборов в ООСР, включая датчики и регуляторы всех видов. К концу семилетки намечен рост выпуска вторичных приборов примерно в 3,2 раза, т. е. лишь на 30% меньше намеченного среднего роста выпуска первичных приборов-датчиков. Если даже жизнь несколько и скорректирует эти цифры, все же реальным является решающее значение, которое именно эта схема передачи и хранения информации имеет в настоящее время и сохранит на ближайшие годы. Значительный интерес представляет сравнительное рассмотрение устройств для хранения информации в технике и живой природе. Если современный центральный пульт контроля и управления, состоящий, например, из нескольких сотен самопишущих приборов и хранящий информацию об изменениях сотен или нескольких тысяч элементарных параметров процесса, занимает объем в сотни и тысячи куб. метров, го вся наследственная информация, определяющая собой основной ход развития многочисленных сложнейших органов человека в пространстве 1 Впрочем, следует указать, что тенденция к широкому развитию этих методов совершенно четко выражена в современном мировом приборостроении, что нашло, .в частности, свое выражение на Международной выставке в г. Дюссельдорфе в октябре 1960 г. («Интеркама», 1960). 91 t
и во ©ремени и -содержащая в неизмеримое количество «раз больший объем информации, закодирована в физическом объеме порядка нескольких кубических микрон. В корпусе одного так называемого «программного задатчика» размерами 'примерно 0,15X0,15X0,4 ж, т. е. объемом около 9 000 см3, могло бьи свободно уместиться хранилище наследственной информации не только всех людей на земле, но и всех животных... Для задания 'программы, например, изменения температуры в одной, точке промышленной установки на подобном приборе требуется объем, в несколько тысяч куб. сантиметров — в <1015 раз больше, чем указанный выше объем всей наследственной информации у человека; эти два хранилища информации далеки друг от друга не только 'количественно, но и качественно. Выше мы привели несколько примеров хранения информации на перфоленте и магнитной ленте. Можно полагать, что этот способ хранения информации, особенно для циклических производственных процессов, заслуживает широкого применения во всех отраслях промышленности. Значительное развитие получают так называемые обегающие системы, у которых информация с большого числа датчиков собирается поочередно одним устройством для хранения (чаще всего путем печатания соответствующих 'цифр на ленте) и использования. Относительно более близкими к биологическим системам отбора информации следует, по-видимому, считать те обегающие системы, в которых значения того или иного параметра запоминаются лишь в том случае, если они выходят за допустимые пределы; эти системы и технически более экономны по использованию информации, обладая большей в сравнении с другими системами плотностью запаса информации. Менее перспективным представляется путь создания обычного типа вторичных приборов с большим числом кривых или точек записи на одной и той же ленте. Так, демонстрировавшийся в I960 г. в Москве на выставке английских приборов автоматический потенциометр фирмы Кембридж на 400 точек записи со специальной кодирующей зоной, облегчающей установление принадлежности той или иной точки <к соответствующему датчику, представляется, несмотря на остроумную и; продуманную конструкцию, не конкурентоспособным с намного более гибкими обегающими системами, упомянутыми выше. Но хранение информации на ленте цифропечатающей машинки, перфокарте или даже магнитной ленте все же представляется нам лишь одним из первых шагов в направлении повышения плотности запаса информации в заданном объеме. Следующим шагом может явиться система, использующая малогабаритные ферритовые, емкостные или аналогичные элементы памяти соврехменных вычислительных машин для хранения информации о ходе производственного процесса; в подобной системе могли бы быть реализованы такие заимствованные из живой природы методы отбора и хранения информации, как запоминание лишь повторяющихся отклонений от допустимых значений параметра, повышение «контрастности» -информации, путем введения заданного воздействия возбужденных элементов на чувствительность других, например, соседних невозбужденных элементов, как это имеет место в зрительном анализаторе глаза [Л. 5];. обеспечения длительного хранения и выдачи «по требованию» или автоматически только тех объемов информации, 'которые соответствуют наилучшим, наихудшим или другим, заранее заданным результатам производственных операций. Дело не только в том, что физические объемы хранилищ, где размещена запасенная информация, велики; может быть еще более серьезен тот фкат, что уже в современных условиях эта информация перестает быть обозримой и, следовательно, доступной для оперативного использования. Изучение всех закономерностей производственных процессов и улучшение управления ими требует дальнейшего 92
количественного и номенклатурного расширения сети датчиков Со временем все возрастающий поток информации захлестнет человека, если должным образом не организовать этот поток. По-видимому, необходимо в значительно большей степени привлечь внимание 'ведущих приборостроительных институтов и КБ к решению «проблем передачи и хранения информации; разработка системьи хранения «производственной информации -на современных принципах кибернетики с использованием технических средств, применяемых в вычислительной технике, и отдельных методов, критически позаимствованных у живой природы, должна стать одной из самых ведущих тем научных исследований в приборостроении и автоматике. Эта тема имеет не только огромное непосредственное экономическое и техническое значение, но и является «ключом к созданию автоматизированных производственных комплексов будущего. Кроме того, уже вполне своевременно было 'бы поставить, может быть в Академии наук СССР, в качестве важнейшей поисковой, проблемной темы для ряда координировало работающих институтов задачу изыскания качественно новых способов хранения производственной .информации,например, путем воздействия «а молекулы вещества и т. п. Приведенные выше примеры «кибернетического» подхода к задачам приборостроения в области отбора, первичной переработки и хранения информации о ходе производственных процессов, разумеется, никак не исчерпывают темы и являются лишь некоторыми наметками в этом направлении. Дальнейшая разработка этой темы, изучение диалектических взаимосвязей и полезных аналогий между подобными системами в технике и живой природе представляется своевременной и целесообразной. Решения XXI съезда КПСС и июльского (1960 г.) Пленума ЦК КПСС о широком применении автохматиза'ции производственных процессов в промышленности Советского Союза, внедрении комплексной автоматизации цехов и заводов, использовании всех новейших достижений науки и техники в целях ускоренного завершения построения коммунизма в нашей стране ставят перед советской наукой почетные и трудные задачи. Соображения, изложенные в настоящей работе, имеют целью привлечь внимание приборостроителей, исследователей и других специалистов в области построения столь важных элементов систем контроля и автоматизации, как средств отбора, первичной переработки и хранения информации, к определенному комплексу идей и положений кибернетики, которые могут оказаться полезными в их работе. ЛИТЕРАТУРА 1. Павлов И. П., Избранные труды — «Физиология нервной системы», 1952, ч. 1, стр. 500. ) 2. Дискуссия по вопросам кибернетики 24 апреля 1959 г., «Вестник Академии наук Казахской ССР», 1959, № 6. 3. Журнал невропатологии и психиатрии имени С. С. Корсакова, 1958, № 10, 1259. 4. Меницкий Д. Н., Некоторые философские вопросы теоретической меди- дины, Труды института экспериментальной медицины Академии медицинских наук СССР, ИЭМ, Ленинград, 1958. 5. Джонс Р. В., Некоторые свойства физиологических регуляторов, доклад Н-36, изд. Академии наук СССР, Москва, 1960. 6. Instruments and Automatisation, 1959, № 1. 7. Раковский М. Е. и Свечарник Д. В., Вопросы технической политики и основные направления в развитии приборостроения и средств автоматизации, «Приборостроение», 1958, № 5. 8. Б р а й н е с С. Н., Напалков А. В. и С в е ч и н с к и й В. В., Ученые записки («Проблемы нейрокибернетики»), Академия медицинских наук, Москва, 1959. 9. Моисеев В. Д., Вопросы кибернетики в биологии и медицине, Медгиз, 1960. 10. «Вестник Академии наук СССР», 1957, № 9, статья Б. X. Гуревича. И. Такура Судо (Япония), и др., Цифровые системы управления станками на транзисторах, доклад III-36, изд. Академии наук СССР, -I960. 93
12. Нейман Дж., Вероятностная логика, в сб. статей «Автоматы» под редакцией К. Э. Шеннона и Дж. Маккарти (пер. с англ.), Изд-во иностранной литературы,. Москва, 1956. 13. Электроника в медицине, сборник статей под редакцией А. И. Берга, Гос- энергоиздат, 1960. 14. Гончарский Л. А., Механически управляемые электронные лампы, Гос- энергоиздат, 1958. •15. Сборник «Датчики», под редакц. чл.-корр. АН СССР Б. С. Сотскова, Маш- 1из, 1959. 16. Темников Ф. Е. и Харчен к.о Р. Р., Электрические измерения неэлектрических величин», Госэнергоиздат, 1948. 17. Жданов Г. М., Телеизмерение, Госэнергоиздат, 1952. 18. С в е ч а р н и к Д. В., Дистанционные передачи, Госэнергоиздат, 1959. 19. Б и н г е н Р. и Б р о м а н И. В., Автоматический токарный станок с перфо- лентным "программным управлением», доклад III-i2, изд. АН СССР, 11960. 20. Гуляев П., Кибернетика в физиологии, издание Общ. по распространению-- политических и научных знаний, Ленинград, 1958. К. Я. СЕРГЕЙЧУК ПРОБЛЕМЫ СВЯЗИ И КИБЕРНЕТИКИ СОВРЕМЕННАЯ СВЯЗЬ И ЕЕ ОСОБЕННОСТИ Современную связь в техническом «понимании можно определить как информационную технику, обеспечивающую передачу и прием сообщений. Средства связи являются одним из важнейших материальных условий существования и развития современного общества. Они необходимы для согласованной работы всех отраслей материального производства, для управления государством, удовлетворения нужд различных общественных организаций, а также для обслуживания 'культурно-бытовых запросов населения. Особенно значительна роль связи в нашем социалистическом обществе с его «плановым хозяйством и непрерывным процессом расширенного социалистического воспроизводства. Невозможно представить себе организованную работу 'нашей социалистической промышленности с ее все более развивающейся кооперацией между отдельными отраслями и предприятиями, увеличивающейся специализацией и развитыми транспортными сообщениями, а также высокопроизводительную работу сельского хозяйства, являющегося самым крупным и механизированным в мире, без применения различных технических средств связи и в первую очередь средств электрической связи. Средства связи, радиовещания и телевидения широко используются для формирования общественного сознания людей и мобилизации трудящихся масс на досрочное выполнение и перевыполнение производственных планов и успешное строительство 'коммунизма в нашей стране. В современных условиях общественного производства средства связи 'представляют собой существенный фактор повышения производительности общественного труда, активнейший фактор экономии времени. Наличие хорошо организованной связи способствует улучшению работы предприятий и строек, планирующих и сбытовых органов, уменьшает непроизводительные затраты, ускоряет оборачиваемость оборотных средств и как следствие этого снижает стоимость выпускаемой продукции. 94
На эту сторону связи как важнейшего фактора повышения производительности общественного труда указывал В. И. Ленин. Он 'писал: «Крупное 'производство, машины, железные дороги, телефон — все это- дает тысячи возможностей сократить вчетверо рабочее время организованных рабочих, обеспечивая им вчетверо 'большее 'благосостояние, чем теперь» (В. И. Ленин, Сочинения, т. 20, стр. 136). Связи как отрасли материального производства свойственны специ- сЬизические особенности, которые отличают ее от других отраслей производства. Одной из ее характерных особенностей является неотделимость процесса производства от процесса потребления: предприятия связи выполняют не только производственные функции (функции передачи и приема сообщений), но одновременно выполняют еще функции обслуживания процесса потребления •продукции (услуг) связи. В силу этого предприятия связи не могут накапливать заказы на сообщения для их передачи. Производственный процесс связи должен -быть организован так,, чтс^бы неравномерносгь нагрузки, характерная для отрасли связи, не вывывала задержки и замедления передачи сообщений. Больше того, каждый потребитель связи всегда заинтересован в. том, чтобы процесс сообщений совершался как можно 'быстрее и по возможности немедленно. Это обстоятельство требует 'применения самых прогрессивных методов передачи сообщений и -наиболее совершенных систем электрической связи. Вот почему связь, 'как ни одна из других отраслей материального производства, тюстоя-нно впитывает в себя новейшие достижения и открытия в области физики, электротехники, автоматики, электроники и радиотехники. Даже на первый взгляд отвлеченные теоретические работы новейшей физики, казалось бы далекие от запросов жизни, с большой быстротой оказывали влияние на развитие техники связи. Техническая база электросвязи, непрерывно совершенствуясь, в 'настоящее время достигла весьма высокого уровня. Современная электросвязь представляет собой сложнейший комплекс полуавтоматически и автоматически действующих устройств и 'приборов, объединяемых в единое целое сетью'проводных и радиолиний. Она основана на применении многоканальных широкополосных систем высокочастотного телефони- ■ рования, узко'полосных систем тонального телеграфирования, полуавтоматических и автоматических способах соединений на междугородных связях, аппаратуры автоматического транзита телеграмм, систем абонентского телеграфа, фототелеграфа, широком использовании радиостанций коротковолнового и ультракоротковолнового диапазонов, применении для городской и сельской связи автоматических телефонных станций. В послевоенные годы построены и введены в эксплуатацию кабельные магистрали большой протяженности, оборудованные высокочастотной аппаратурой уплотнения от 24 и 60 до 1 920-канальных систем, что позволило организовать на междугородных магистралях пучки каналов связи, позволяющих передавать по «им большой объем различной информации. Получают широкое применение -на магистралях страны коаксиальные и радиорелейные линии связи, способные одновременно передавать, несколько тысяч телефонных разговоров и осуществлять передачу 'программ телевидения на практически неограниченные расстояния. Промежуточные усилительные и ретрансляционные станции этих линий работают без обслуживающего персонала с применением систем телеобслуживания, телеконтроля и телеуправления. На направлениях с большой 'пропускной способностью осуществляется 'полная автоматизация междугородной телефонной связи, которая позволяет абоненту одного города простым набором цифр на диске- 95» L _
своего аппарата вызвать абонента любого другого населенного пункта. Новые типы фототелеграфных аппаратов для передачи схем, чертежей, рисунков и других изображений совершенно не требуют присутствия операторов, так как пуск и остановка их, а также подача бланков производятся автоматически. На принципах полной автоматизации соединений различных пунктов работает абонентский телеграф, широко внедряемый в настоящее время на предприятиях совнархозов и учреждений страны. Средства связи, радиовещания и телевидения по насыщенности новейшими электронными и автоматическими приборами занимают ведущую роль среди других отраслей народного хозяйства, и любое достижение в области совершенствования средств электросвязи оказывает огромное влияние .на прогресс в других отраслях техники. Так, например, телевидение из предмета, удовлетворяющего культурные запросы населения, стало составной частью целого ряда производственных процессов и научных исследований. В настоящее время получают распространение не только так называемые замкнутые телевизионные системы, с помощью которых осуществляется визуальное наблюдение за рядом технологических процессов, но и телевизионные автоматы, основанные на использовании телевизионного метода поэлементного разложения передаваемого изображения. Такие автоматы используются, например, для автоматического управления работой прокатного стана, для подсчета числа деталей, сходящих с конвейера, и з других областях производства. Можно считать, что все это является только лишь началом развития новой отрасли техники — телевизионной автоматики, которая в недалеком будущем найдет себе широкое применение во многих сферах человеческой деятельности. На технический прогресс средств связи в настоящее время сильное воздействие оказывает полупроводниковая техника. Как в свое Еремя изобретение электронных ламп оказало революционизирующее влияние на развитие техники связи, так и применение полупроводниковых приборов ведет к новым качественным изменениям в технике электросвязи, радиовещания и телевидения. Полупроводниковые элементы все больше входят в электрические схемы усилителей и генераторов, в коммутационные и сигнально.-вызыз- лые устройства, в радио и телевизионную аппаратуру, измерительные приборы и другие устройства. Преимущества полупроводниковых элементов, и в частности транзисторов, сказываются в высокой механической стабильности, крайне малых габаритах, практически неограниченном сроке службы и незначительном потреблении мощности. Использование полупроводниковой техники открывает широкие возможности для повышения экономичности и надежности средств связи. Так, например, применение полуцро- водниковых широкополосных усилителей на кабельных магистралях позволяет не строить дорогостоящих сооружений на промежуточных усилительных пунктах, а монтировать промежуточные дистанционно питаемые усилители непосредственно в муфтах кабеля. Использование полупроводниковых преобразователей тока для усилительных пунктов кабельных магистралей и районных узлов связи позволяет значительно уменьшить объемы, и удешевить оборудование электропитания предприятий связи и получить большую экономию цветных металлов и горючего при сокращении производственных площадей. Таким образом, широкое внедрение полупроводниковых приборов в технику связи обеспечивает высокий технический уровень средств связи, значительно снижает стоимость услуг связи и делает их более доступными для пользования. Стремление создать все большее число каналов связи по одной физической цепи для наиболее эффективного использования дорогостояще
ших линейных сооружений, несомненно, в будущем приведет к созданию новых более совершенных систем электросвязи с еще большей пропускной способностью. В течение ряда лет ведутся большие научно-исследовательские работы по созданию дальней волноводной линии связи. В качестве волновода будет использована медная труба диаметром 5—6 см, проложенная на такой же глубине, как и кабель. При использовании диапазона миллиметровых волн (б—8 мм), что соответствует ширине полосы почти в 23 тыс. Мгц, та.кая волноводная линия обеспечит передачу на практически неограниченные расстояния до 100 телевизионных программ и 15 тыс. телефонных разговоров. При передаче по волноводу полосы частот шириной около 40 тыс. Мгц можно довести число телефонных каналов до 200 тыс. Затухание, т. е. 'потеря энергии, в волноводной линии связи настолько мало, что длина усилительных участков может составлять 40—60 км, в то время как современная многоканальная система К-1920 требует установки усилителей на коаксиальной кабельной магистрали через каждые 6 км. В области радиосвязи технический прогресс связан с работами по созданию систем дальней связи, основанных на использовании рассеяния ультракоротких радиоволн вследствие неоднородности атмосферы. Используя, например, явления рассеяния в тропосфере, можно обеспечить без ретрансляции телефонную и телеграфную связь на радиолиниях протяженностью 500—600 км, причем, как показала практика работы на таких линиях, применение высокоэффективного оборудования обеспечивает надежность работы на уровне 99,9% и выше. Исследования дальнего ионоаферного распространения подтвердили возможность получения без ретрансляции устойчивой многоканальной буквопечатающей связи, а также радиотелефонной передачи на расстояние до 2 000 км и более. В США уделяется много внимания вопросу организации связи с использованием искусственных спутников Земли К Установка на спутниках приемопередающих станций даст быстродействующую надежную связь, которая почти не 'будет подвержена влиянию естественных помех. Искусственные спутники Земли могут также служить для перекрытия телевизионным вещанием больших территорий. В связи с открывшейся эрой космических полетов техника дальней радиосвязи будет развиваться 'более стремительно, чем до сего времени. Необходимо обеспечить устойчивую связь с космическими кораблями при расстояниях в десятки и сотни миллионов километров. Здесь, помимо применения малошумящих усилителей, увеличивающих чувстви- 1ельность современных радиоприемных устройств в десятки и сотни раз, необходимо создать технику получения сверхмощный импульсов сверхвысокой частоты, а также решить ряд сложных вопросов техники телеуправления и телерегулирования. Для отрасли связи характерно тесное взаимодействие всех ее звеньев и предприятий. Ни одно предприятие связи не осуществляет полной законченной услуги без участия других. В передаче сообщений обычно участвуют два, три и более предприятий связи. С этим связана необходимость организации такой системы связи, которая обеспечила бы возможность сообщения каждого пункта с любыми другими пунктами как внутри административных и экономических районов, так и в пределах всей страны. Этого требуют непрерывный рост потребностей в связи всех отраслей 'материального производства и быстрый рост культурно- бытовых запросов населения. 1 Имеется в виду использование спутников как пассивных ретрансляторов сигналов, посылаемых наземными радиостанциями. 7—572 97
РОЛЬ И МЕСТО СРЕДСТВ СВЯЗИ В АВТОМАТИЗАЦИИ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА Развитие современной техники характеризуется широкой автоматизацией всех отраслей народного хозяйства. Процесс автоматизации неизбежно связан с организацией централизованного контроля и автоматического управления и использованием технических средств связи1 для передачи сигналов телеизвещения, телеуправления, телерегулирования,, телеизмерения. При помощи современных средств связи в настоящее время осуществляется диспетчерская централизация на железных дорогах, управление единой энергетической системой, телеконтроль за ходом технологических процессов, дистанционное наблюдение за «процессами бурения и добычи 'нефти, телеуправление и телеконтроль за работой нефте- и газопроводов, телемеханизация прокатных станов и т. д. По мере осуществления комплексной автоматизации, укрупнения и объединения отдельных установок, цехов и целых производственных объектов в мощные и сложные системы с централизованным контролем и автоматическим управлением технические средства связи все больше будут включаться в автоматическое управление производством и становиться неотъемлемой его частью, а в ряде случаев и определять возможности ведения самого производства. Только при помощи установок промышленного телевидения можно осуществлять наблюдение за технологическими процессами, происходящими в помещениях с высокой температурой или вредными газами, видеть то, чго происходит в атомных или химических реакторах, проводить подводные исследования на больших глубинах, осуществлять контроль за рядом других процессов. С помощью телевидения, как известно, осуществлялось визуальное наблюдение за нашими космонавтами тт. Ю. А. Гагариным и Г. С. Титовым. Современная автоматическая техника органически включает средства связи в качестве составного неотъемлемого элемента, без которого она ра'ботать не может. Можно ли. 'например, представить себе нормальную работу современною магистрального газо- или нефтепровода большой протяженности без централизованного управления автоматическими устройствами при помощи средств связи? Можно ли управлять современной энергетической системой, состоящей из ряда станций, подстанций и линий электропередач, или же осуществлять .контроль и управление крупной сетью водо- или газоснабжения без применения средств связи и телемеханики? Невозможно управлять 'без технических средств связи комплексно-автоматизированными предприятиями и всеми видами современного транспорта, особенно железнодорожного, где вопросы пропускной способности и безопасности движения поездов решаются при помощи средств связи, автоматической сигнализации и блокировки, диспетчерской централизации, автостопов и других автоматически1 действующих устройств. По мере осуществления комплексной автоматизации, дальнейшего кооперирования и специализации производства технические средства связи все 'более расширяют круг проблем, решаемых с их помощью. В связи с выполнением связью новых производственных функций общепринятое понимание роли и значения связи в настоящее время существенно меняется. Если раньше под связью подразумевали почту, телеграф, телефон с их довольно ограниченными функциями по передаче и приему сообщений, то теперь, говоря о средствах связи, следует понимать широкий комплекс электронных приборов, коммутационных устройств и каналов связи, позволяющий осуществлять обмен всеми видами информации, в том числе автоматической, без которой невоз- 98
можно обеспечить 'нормальную производственно-хозяйственную и общественную деятельность современного- общества. Для современной тенденции в развитии средств связи характерно, что непосредственными источниками и получателями информации, кроме людей, становятся автоматические устройства и машины, обеспечивающие заданный технологический процесс или обработку данных на электронных вычислительных машинах. В настоящее время в отрасли связи получило признание новое понятие, основанное на выполнении средствами связи производственных функций — так называемая «технологическая связь» под которой понимают комплекс технических средств связи, о«беспечивающий технический контроль и управление автоматизированным производством. По каналам этой связи непрерывно поступает информация о ходе технологического процесса и передаются сигналы телеконтроля и телеуправления, воздействующие на исполнительные органы или механизмы, обеспечивающие заданные режимы работы. Вопросы организации технологической связи, равно как и использование технических средств связи для автоматизации и телемеханика- шии производственных процессов, приобрета-ют в последнее время все большую актуальность. Особую актуальность вопросы организации технологической связи имеют на железнодорожном транспорте, где в соответствии с семилет* ним планом развития народного хозяйства предусмотрен рост грузооборота на 40—50% при увеличении протяженности железных дорог только на 7,5%. Эта задача может быть решена только путем электри* фикации наиболее грузонапряженных магистралей и внедрения средств автоматики, телемеханики, диспетчерской централизации и современных средств связи. В комплекс автоматизации железнодорожного транспорта в настоя^ щее время входят все виды проводных средств связи, ультракоротковолновые радиостанции различного назначения, телевизионные установки и электронные вычислительные машины, которые позволят обеспечить безопасность движения поездов, повысить пропускную способность станций, узлов и улучшить эксплуатационные показатели работы железнодорожного транспорта. Семилетним планом развития народного хозяйства предусмотрено большое развитие трубопроводного транспорта, грузооборот которого за семилетие должен возрасти в 5,6 раза, а протяженность магистральных трубопроводов в 3 раза. Должно быть построено за семилетие 56 тыс. км трубопроводов всех видов и назначения, в результате чего к концу 1965 г. сеть газопроводов, нефтепроводов и продукгопроводов превысит по протяженности 75 тыс. км. Современные трубопроводы являются сложными инженерными сооружениями. Пропускная способность их весьма значительна и при больших диаметрах труб превосходит пропускную способность железных дорог. Протяженность магистральных трубопроводов измеряется тысячами километров. Общая длина продуктопровода и нефтепровода из Башкирии до Иркутска превышает 4000 км. . i Легко себе представить значение централизованного телемеханического контроля и управления, обеспечивающего нормальную работу трубопроводов такой протяженности. Осуществляя с диспетчерского •пункта централизованное управление потоком газа или нефти по трубопроводу, регулируя работу компрессорных станций, насосов или задвижек, можно обеспечить оптимальный режим работы трубопровода по всей его трассе и принимать немедленные меры для ликвидации возникшей аварии. Оборудование трубопроводных магистралей оовременньими средствами связи и телемеханики не только решает вопросы оперативного *7 99
управления техникой трубопроводов, но и резко повышает 'безаварийную работу, сокращает количество эксплуатационного персонала на этих магистралях (о-бходчиков, мастеров, дежурных и др.), позволяя уменьшить капитальные затраты за счет сокращения строительства жилых и подсобных помещений. Воздушные линии связи на железных дорогах и трубопроводах не Обеспечивают надежного действия телемеханических .систем контроля и управления. Такие линии -связи, «как известно, ненадежны в работе, зависят от климатических и атмосферных факторов и не обеспечивают получения требуемого числа каналов. Для телемеханизации магистральных трубопроводов и железнодорожного транспорта в настоящее время вдоль трасс сооружаются радиорелейные и 'кабельные линии связи. В США при строительстве газопроводов закладывают самые современные и надежные средства связи, не считаясь с расходами по сооружению средств связи и телемеханики, так как в конечном итоге это значительно экономит средства в процессе эксплуатации. Общая протяженность каналов радиорелейных линий, обслуживающих трубопроводы, в США составляла к 1957 г. свыше 100 тыс. канало-километров. В СССР в последнее время проводятся -большие работы по «комплексной автоматизации и телемеханизации нефтедобывающих 'Предприятий с охватом следующих производственные объектов: нефтяных скважин, 'групповых сборных пунктов нефти и газа, станций перекачки, диэмульсационных установок, компрессорных станций, газовоздухораспределительных пунктов, объектов водоснабжения и энергоснабжения нефтепромыслов. Для дистанционного контроля и управления производственными объектами добычи нефти разработаны уже десятки телемеханических систем с использованием проводных и .радиоканалов связи. В -применении средств телемеханики и связи для осуществления комплексной механизации .и автоматизации сейчас остро нуждаются угольная и горнорудная промышленность. Они необходимы во всех звеньях угольного и горнорудного производства, и в частности для дистанционного управления 'комбайнами и врубовыми машинами, подземным транспортом, конвейерными линиями, вентиляторными установками, насосами и другими механизмами. Внедрение в угольную и горнорудную промышленность телемеханических систем управления улучшит безопасность работ и значительно повысит производительность труда горняков. Большой спрос на средства связи и телемеханики предъявляет сельское хозяйство, которое нуждается прежде всего во внутрипроизводственной связи и в телемеханических системах, способных управлять терри: ториально разобщенными агрегатами и установками, б- частности тракторными агрегатами на пахоте -или уборке без водителей (предложение т. Логинова и других). .Общая площадь только орошаемых земель в СССР достигает 10 млн. га, а протяженность оросительных каналов в скором времени достигнет 'полмиллиона километров. При таких масштабах необходимо телемеханическое управление и в оросительных системах, что освободит значительное количество работников, занятых на эксплуатации ирригационных сооружений, и значительно улучшит использование оросительных каналов. Начаты работы по внедрению средств связи и телемеханики в коммунальном хозяйстве. Каналы связи здесь требуются для централизованного управления системами водоснабжения, канализации, электроснабжения, газоснабжения, а также для регулирования движением городского транспорта. В энергосистемах для организации телефонной и телемеханической связи используются непосредственно линии электропередачи. Но в связи с созданием единой энергосистемы Европейской части (а впоследствии и всей страны) работающие по линиям электропередачи высокочастот- 100
ные каналы нельзя считать основным видом каналов связи. Для управления единой энергетической сетью потребуется значительно больше каналов связи, большой протяженности, -с большим количеством проме- • жуточных пунктов, которые должны действовать вполне самостоятельно вне связи с линиями электропередачи. Такие 'каналы связи могут -быть созданы только на магистральных кабельных и радиорелейных линиях. Вполне понятно, 'что сооружение этих линий на большие расстояния экономически целесообразно при комплексном использовании их не только для энергетики, но и для общегосударственных нужд. Применение средств связи и телемеханики не ограничивается сложными техно логическим и системами, охватывающими большие площади. Они необходимы и в пределах отдельных предприятий и комбинатов металлургической, химической и других отраслей промышленности. Механизация и автоматизация производственных процессов неразрывно связаны с их интенсификацией, и последняя во многих случаях невозможна без соответствующего улучшения организации производства и управления. Отсюда очень важное значение приобретают вопросы механизации и автоматизации оперативного управления производством с помощью технических средств связи, вычислительных и кибернетических машин. Предприятия все больше нуждаются в применении диспетчерских установок и аппаратуры производственной громкоговорящей связи, в организации автоматической телефонной и телеграфной связи, использовании радиостанций для связи с подвижными агрегатами, в различных установках промышленного телевидения. Опыт применения на ряде предприятий фототелеграфных аппаратов типа ФТАП, «Рекорд» и других (для двусторонней связи цехов с лабораториями, конструкторскими бюро и т. д.) показал, что эти универсальные аппараты, допускающие передачу самых различных документов (рукописные и машинописные материалы, рисунки, чертежи, схемы и т. д.) и автоматически преобразующие элементы сообщения в электрические сигналы и обратно, весьма перспективны и должны найти широкое применение во внутризаводской и межзаводской связях. Всеобщее признание у хозяйственных организаций, предприятий и учреждений заслужил автоматический абонентский телеграф, как наиболее удобный и эффективный вид документальной связи между предприятиями, сбытовыми и хозяйственными организациями и последних с совнархозами. Для автоматического соединения с подвижными объектами разра-' ботан радиофон, который представляет собой автоматический телефон с номеронабирателем для вызова абонента автоматической телефонной станции или абонента на подвижном объекте. Радиофоны найдут широкое применение там, где по ряду причин невозможно или нецелесообразно проложить кабели или воздушные провода (на подвижном межцеховом транспорте, подвижных кранах, строительньих «площадках и т. д.) при сложных рельефах местности. Не менее важное значение имеет связь в промышленном строительстве, в освоении новых месторождений полезных ископаемых, новых земель и районов. Возведение крупных промышленных предприятий, гидротехнических, транспортных, жилищно-гражданских и других сооружений осуществляется, как правило, многими общестроительными, специализированными и монтажными организациями. Согласованная и слаженная работа всех этих организаций возможна только при наличии современных средств связи. Они необходимы не только для своевременной поставки оборудования и материалов от-поставщиков и баз снабжения, но и для оперативной увязки всех участвующих в строительстве производственных организаций и обслуживающих хозяйств, а также 101
для оперативного руководства строительством на всех производственных участках. Организация оперативной связи на всем комплексе воздвигаемых сооружений имеет существенное значение для согласованной работы всех звеньев, а следовательно для ускорения строительства и' удешевления его. Средства связи нужно предусматривать на начальном этапе строительства вместе с первыми временными сооружениями, чтобы при строительстве основных объектов не происходило непроизводительных затрат времени. Особое место в решении проблемы комплексной автоматизации и в ускорении технического 'прогресса во всех областях 'производства и науки 'принадлежит электронно-вычислительной технике. Электронные вычислительные машины появились сравнительно недавно, но область их применения очень быстро расширяется. В настоящее время электронные вычислительные машины используются для обработки данных при «планировании и проведении «сложных инженерных расчетов, для управления конвейерно-поточными линиями, прокатными- станами, для контроля и регистрации многочисленных технологических параметров в нефтеперерабатывающей и химической промышленности (азотной, сернокислотной, содовой и полимерной) и других отраслях народного хозяйства, в том числе для обработки данных, получаемых с космических кораблей-спутников. Рациональное использование электронных вычислительных машин сопряжено с организацией сети электрической связи, приспособленной для 'передачи на вычислительные центры любого количества информации незамедлительно. По ориентировочным подсчетам специалистов США ожидается, что через 10 лет «машинная информация» (т. е. данные, (передаваемые для машин <и от них) превысит всю телефонную и телеграфную информацию, которая сейчас передается по всей телефонной и телеграфной сети страны. Это естественно потребует расширения и усовершенствования сети связи. На базе вычислительных центров и общих телефонных и телеграфных сетей образуются локальные сети, решающие на правах аренды большое количество разнообразных задач. Такое использование вычислительных машин в сочетании с развитыми сетями дает большой экономический эффект, повышает производительность труда и позволяет существенно сокращать расходы на содержание обслуживающего персонала и ускорять производственные процессы. Большие научно-исследовательские работы 'по развитию и приспособлению сетей связи для передачи данных интенсивно ведутся также в ФРГ, Англии, Франции и других странах. Из всего вышесказанного следует, что проблема создания большого числа бесперебойных и быстродействующих средств связи становится в настоящее время узловой и от ее успешного решения в значительной степени зависит дальнейший прогресс 'во многих областях техники и организации производства. КИБЕРНЕТИКА И ПРОБЛЕМЫ СВЯЗИ Применительно к проблемам связи наибольшее значение имеют три раздела кибернетики: теория информации; теория автоматического управления и теория обратной связи; теория кибернетических машин, работа которых основана на выработке, передаче и преобразовании информации. К первым попыткам научно обобщить накопленный опыт в области обслуживания телефонной связью населения и предприятий относятся работы датского ученого Эрланга, .создавшего в двадцатых годах нашего 102
столетия так называемую теорию массового обслуживания. Эрланг разделил системы массового обслуживания на две категории: системы с отказами, когда заявка на обслуживание (вызов) при «полной занятости лриборов на станции получает отказ, и системы с ожиданием, когда в случае занятости всех 'приборов поступившая заявка становится в очередь. На основе методов теории вероятности Эрланг разработал ряд исходных положений для расчета того необходимого 'количества приборов, которое обеспечит определенное качество обслуживания. Большой вклад .в теорию информации внесли работы советских ученых: академика В. А. Котельникова, членов-корреспондентов АН СССР А. А. Харкевича, В. И. Сифорова и др. В работе «О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи», написанной В. А. Котель- никовым еще в 1933 г., впервые разработана система классификации сигналов на дискретные (телеграфные) и непрерывные (речь, телевидение). В этой работе «показано, что применяемые в настоящее время способы передачи информации далеко не полностью используют пропускную способность каналов связи и имеются большие возможности дальнейшего улучшения качества связи и увеличения количества информации, передаваемой по каналам связи. В частности, было указано, что непрерывно меняющийся сигнал можно представить в виде последовательности дискретных значений, передаваемых через определенные промежутки времени, длительность которых определяется1 полосой частот передаваемых сигналов. На основании этого положения разработаны практические методы так называемого квантования сигнала, т. е. передачи непрерывного сигнала в виде последовательности определяющих ординат, что в настоящее время широко применяется при различных видах импульсной модуляции. Теория информации имеет огромное значение для развития техники связи. Она открывает принципиально новые возможности увеличения пропускной способности систем электрической связи. На основе ее теоретических положений можно создать аппаратуру, позволяющую организовать телефонную связь, радиовещание и телевидение в более узком диапазоне частот. Такая возможность основывается на том, что любая передача содержит некоторую часть избыточной информации, исключение которой при передаче и искусственное восстановление при приеме позволяют значительно сократить .рабочий диапазон частот. Исследования показали, что с помощью синтезирующих устройств можно примерно в 10 раз сжать полосу частот, необходимую для передачи телефонного разговора. Практически осуществление этого- метода позволит обеспечить огромный прирост столь необходимых каналов связи и получить весьма значительную экономию денежных затрат. В связи с использованием электрических средств связи для телемеханизации и для передачи и получения данных от электронных вычислительных машин особую актуальность приобрела проблема надежности. Ошибки в передаче обусловлены в основном влиянием помех, из которых так называемые внешние помехи создаются мешающими сигналами, передаваемыми по соседним каналам, или всевозможными электрическими устройствами, находящимися поблизости от каналов связи (в радиосвязи большую роль играют атмосферные помехи), а внутренние помехи возникают в самих системах в результате случайных электрических явлений, например электрических флуктуации, обусловленных тепловым движением электронов. Вместе с проблемой надежности должна быть решена и проблема быстродействия. Увеличение быстродействия может осуществляться только в тех каналах, где уровень помех невелик и искажение сигнала при его передаче ощущается мало. Теория информации показывает, что существенного увеличения скорости передачи сообщений можно добиться путем применения оптималь- 103
ного кода, т. е. наиболее устойчивого кода, способного противостоять действию помех. Вопрос о наиболее простых, удобных и совершенных методах кодирования, т. е. методах перевода сообщения в последовательно различимые сигналы, является основным вопросом теории информации. В связи со стремительным ростом электронной вычислительной техники он приобрел особую актуальность, так как применение эффективных методов кодирования значительно повысит коэффициент использования электрических каналов связи, а также надежность передачи информации. Дальнейшее развитие теории информации будет способствовать решению ряда сложных и ответственных задач как в области техники связи, так и в области создания более совершенных и экономичных электронных вычислительных 'машин и систем телеуправления и телерегулирования. Применение ее положений позволит значительно упростить, удешевить и сделать более надежной передачу сигналов по каналам связи, а также решить рад важных вопросов в области проектирования автоматических машин. В связи с быстрым ростом объема цифровой информации, которая при передаче принимает вид последовательности дискретных сигналов, в последнее время выдвинута весьма заманчивая идея создания универсальной системы связи на базе передачи дискретных сигналов. Сторонники этой идеи указывают, что объем автоматической цифровой информации в недалеком будущем превзойдет объем речевой информации и что пропускная способность системы, рассчитанной на передачу дискретных сигналов, будет выгодно отличаться от систем, приспособленных для передачи речевых сигналов. Несомненно, что в пользу системы передачи цифровых данных говорят многие обстоятельства, но осуществить ее по ряду причин пока невозможно. Система универсальной связи находится в известном противоречии с используемым в настоящее время в мировой практике основным оборудованием электрической связи, которое в течение длительного времени совершенствовалось в направлении передачи именно речевых сигналов. Сам по себе переход к этой системе связан с многочисленными изысканиями и требует решения ряда проблем. Для того чтобы реально обеспечить требования электронной вычислительной техники, необходимо прежде всего приспособить наилучшим образом существующие системы связи для передачи автоматической цифровой информации. Для этого необходимо исследование ряда вопросов, относящихся к теории структур сетей, теории коммутации, теории автоматического управления, теории кодов и т. д. В США для передачи автоматической цифровой информации используются стандартные телеграфные каналы, рассчитанные на работу со скоростью '50—7:5 бод. Приспособленные для этой связи телеграфные стартстопные аппараты снабжены специальными функциональными механизмами,, позволяющими подключать к аппарату различные приборы управления, сигнализации и другие автоматические устройства. Передача данных со скоростью 1000—1600 бод производится по обычным телефонным каналам, для которых разработано специальное оконечное оборудование. Соединение потребителя с телеграфной станцией осуществляется двумя способами: путем продления канала тонального телеграфирования или при помощи так называемых кабельных пар — шлейфов, приспособленных для передачи данных со скоростью до 1 000 бод. Разработаны три типа переходных устройств—трансиверов (передатчиков): на 75—1в0 бод, на 1 000 бод и шлейфный трансивер, полностью выполненных на транзисторах. Таким образом, разработкой сравнительно несложных устройств решен вопрос об организации широко разветвленной сети связи, доста- 104
точно гибкой в отношении коммутации и не требующей больших капитальных затрат при наличии готовой сети тонального телеграфирования. Проблемы связи и кибернетической техники тесно связаны между собой, и они должны решаться комплексно. Такой подход обеспечит наиболее эффективную широкую автоматизацию всех видов деятельности нашего социалистического общества, поддающихся автоматизации. Являясь неотъемлемой составной частью кибернетической техники и оказывая большое влияние на развитие теории автоматического управления и теории кибернетических машин, техника электросвязи и свою очередь нуждается в 'применении ряда положений теоретической и технической кибернетики. Основываясь на тенденциях развития техники связи, можно утверждать, что дальнейшее развитие технических средств связи 'будет находиться в большой зависимости от развития современной «кибернетики. Уже сейчас, в связи с .происшедшим усложнением аппаратуры и вводом в эксплуатацию многоэлементных электронных систем связи, в значительной части автоматизированных, возникли трудности в поддержании аппаратуры в исправном состоянии. Если в 1957 г. технические простои из-за расстройки аппаратуры на .междугородных кабельных и воздушных линиях связи, работающих с Москвой, составляли 45,8% по отношению к общему числу повреждений, а количество станционных повреждений определялось в 1,2%, то в 1959 г. они возросли до 52% за счет расстройки аппаратуры и до 1,6% из-за неисправности станционного оборудования. Удельный вес продолжительности простоев радиорелейных линий связи из-за неисправности оборудования увеличился с 30% в 1958 г. до 40% в 1960 г. Для повышения надежности связей и сокращения времени отыскания и устранения повреждений настоятельно необходимо разработать специальные устройства и системы автоматического контроля и регулирования, способные прогнозировать возможный выход из строя отдельных блоков и элементов систем связи и незамедлительно определять местонахождение зарождающихся повреждений. Такие автоматические системы и устройства контроля и регулирования по существу являются кибернетическими. Они должны 'быть созданы на основе теории автоматического регулирования и обратной связи, теории игр, теории информации, теории кибернетических машин и т. д. Устройства автоматического контроля, измерений и регулирования позволят полностью устранить причины выходов из строя аппаратуры связи и превратить аварийный ремонт оборудования в профилактический. Для обеспечения бесперебойного действия автоматизированных систем электросвязи необходимы кибернетические устройства, которые при нарушении исправного действия каналов связи обеспечат автоматический поиск исправных свободных направлений и преимущественное прохождение весьма важной оперативной информации. Необходимость в разработке кибернетических устройств определяется не только требованием обеспечения бесперебойности связи, но и требованием повышения качества связи и дальнейшего совершенствования систем связи. В частности, они необходимы для оптимального регулирования параметров усилителей, исходя из условий минимальных нелинейных искажений, автоматического поиска оптимальной волны на автоматизированных коротковолновых линиях связи и т. д. Кибернетические устройства дают возможность значительно увеличить объем информации, передаваемой в единицу времени. В зарубежной печати описано электронно-вычислительное устройство, которое позволяет удвоить число телефонных разговоров, передаваемых по 105
трансатлантическо-му подводному кабелю. При обычной двусторонней телефонной связи каждый абонент практически говорит только половину общего времени занятия канала и 'при этом еще делает паузьь При многоканальной связи на междугородных магистралях в «каждый момент времени существует большая вероятность наличия свободного канала, который можно использовать для увеличения числа одновременных (разговоров. Когда число разговаривающих превышает число каналов, подобное устройство автоматически присоединяет к каналам говорящих собеседников и отсоединяет тех, которые в данный момент молчат. Как только абонент начинает говорить, он мгновенно присоединяется к нужному каналу. Почтово-телеграфные'предприятия связи выполняют большую трудоемкую .работу по обработке письменной корреспонденции и печати. Московский почтамт ежесуточно принимает и отправляет более 2 млн. писем и бандеролей и 4 млн. газет и журналов. Обработка 'почтовых отправлений и печати, и в частности сортировка письменной корреспонденции, в настоящее время основана на ручном труде с частичной механизацией. 'Полуавтоматические письмосор- тировочные машины значительно облегчили труд сортировщиков и ускорили процесс обработки корреспонденции, но не освободили операторов этих машин от необходимости прочитывать адреса всех писем и распределять их путем нажатия на 'клавиши по нужным направлениям. Для осуществления комплексной механизации и автоматизации всех операций по обработке письменной корреспонденции нужны машины, автоматически опознающие марки, отличающие их от других знаков, отбраковывающие и укладывающие письма по размерам, а также читающие адрес и сортирующие письма по пунктам назначения. Разработка и цроектирование современных систем электросвязи связаны с большими трудоемкими расчетами и решением ряда сложных задач синтеза и анализа. При нахождении оптимального варианта нередко приходится выполнять большое число проб, производить подбор параметров, обеспечивающих заданные технические условия, или, наоборот, при невозможности изменения параметров определять начальные условия, при которых процессы в проектируемой системе должны протекать нормально, т. е. выполнять колоссальную вычислительную работу, отнимающую у проектировщиков много времени. Разработка и применение специальных кибернетических устройств, построенных на объединении аналоговых и цифровых принципов, освободят работников научно-исследовательских и проектных институтов от большого количества трудоемких расчетов, не требующих элементов творчества, и вместе с этим, что очень важно, значительно сократят сроки проектирования и создания новых систем связи. В условиях непрерывно возрастающего объема научно-исследовательских и проектных работ решение этой проблемы приобретает большую актуальность. Приведенный выше далеко не полный перечень практического применения современной кибернетики р связи позволяет сделать вывод, что кибернетика является той основой, которая позволит разрешить ряд сложных и трудоемких проблем, возникших в технике связи. Кибернетика является тем средством, которое даст принципиально новую основу для решения проблемы комплексной автоматизации современного производства. Кибернетические машины найдут себе широкое применение во многих областях деятельности современного общества, что будет означать в условиях социалистической системы хозяйства колоссальное облегчение процессов труда, дальнейший рост материального производства, а следовательно, и повышение материального -благосостояния и культурного уровня трудящихся.
II. КИБЕРНЕТИКА И ЖИВАЯ ПРИРОДА А. Д, ВОСКРЕСЕНСКИЙ и А. И. ПРОХОРОВ ПРОБЛЕМЫ КИБЕРНЕТИКИ В БИОЛОГИЧЕСКИХ НАУКАХ ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ БИОЛОГИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ КИБЕРНЕТИКИ Идеи кибернетики тесно связаны с развитием представлений о процессах управления и регулирования в живых организмах. Широкое применение электронных вычислительных машин ('как основного технического средства кибернетики) для переработки информации и автоматизации управления в различных областях науки и техники означает в то же время автоматизацию некоторых функций, присущих ранее только человеку. В ходе технического прогресса выявилась практическая гнеобходимость (кибернетического подхода к исследованию 'психофизиологических функций человека. Одна из центральных задач кибернетики — сравнительное .изучение функций кибернетических машин и мозга — не может успешно решаться без нейрофизиологии, ,и в частности учения о высшей .нервной „деятельности [Л. 26, 32] *. Изучение возможностей электронных вычислительных машин и моделей биологических объектов позволило реально оценить лерспективы технического приближения к естественным управляющим системам живых организмов. В ходе эволюции, длительность которой измеряется многими миллионами лет, живые организмы выработали аппарат управления, обладающий исключительной экономичностью, надежностью и целесообразностью функционирования, способностью воспринимать и запоминать тончайшие изменения множества факторов внешней среды, отвечая на <них сложными приспособительными реакциями. По объему и сложности переработки воспринимаемой информации, по гибкости приспособительных реакций живой организм оказался несравненно более сложным и совершенным, чем любая созданная чело- зеком млшина. На вершине эволюционной лестницы биологический аппарат управления достиг высшей степени совершенства. Присущее материи свойство отражения приобрело в нервной системе человека форму мышления, способность к глубоким обобщениям и творчеству. Т1оэтому изучение в кибернетическом плане структуры и функций мозга как материальной основы мышления стало одной из важнейших задач •современной науки. Каков механизм кодирования информации и логические схемы ее переработки на различных уров'нях нервной системы, какова структура памяти, каким образом осуществляется обучение, выработка программ * Список литературы см. на стр. 124. 107
поведения, контроль за деятельностью исполнительных органов? Ответ на эти и многие другие вопросы имеет огромное значение как для кибернетики и ее технических приложений, так и для биологических наук. Эта область биологических проблем кибернетики успешно разрабатывается советскими учеными и рядом зарубежных исследователей. Значительный интерес представляют работы, выполненные в лаборатории П. К. Анохина. Введенное им понятие «обратной афферентации» отражает специфику процессов управления рефлекторными действиями живого организма [Л. 4]. Механизмы и закономерности управления, обнаруженные при изучении 'биологических объектов, будут играть большую роль в развитии теоретической кибернетики и проектировании автоматических систем в технике. Задачи кибернетики в биологии и медицине .можно охарактеризовать следующим образом. 1) Сбор и обработка инфор'мации о структуре и функциях биологических объектов. Это задача «пассивного» типа, представляющая, по существу, получение научных данных с использованием методов кибернетики для более глубокого проникновения в сущность биологических процессов и познания их механизмов. 2) Использование полученных данных для воздействия на живую природу с целью обеспечения наилучших условий жизни и деятельности человека. Это действенная, активная область применения кибернетики в практике биологии и медицины. Задачи этого типа связаны с отысканием способов оптимального управления биологическими процессами на основе тех средств, которые дает кибернетика. Разумеется, такое разграничение носит относительный характер. Приложения 'кибернетики в биологии и медицине включают весьма ши* рокий круг вопросов. Часть из выделившихся направлений имеет для биологии скорее теоретическое значение. К ним относятся, например, работы по моделированию нейронных сетей и созданию «обучающихся» автоматов. Результаты, полученные в этой области непосредственного' контакта нейрофизиологии и кибернетики, представляют практический интерес главным образом для технической кибернетики, так 'как открывают реальную возможность использования «обучающихся» автоматов в технике. Вместе с тем создание «обучающегося» автомата позволило, как указывает С. Н. Брайнес, подтвердить ряд гипотез о принципах и механизмах работы головного мозга, выявить ошибочность некоторых предположений и сформулировать новые рабочие гипотезы, определяющие направление дальнейших физиологических исследований. Очевидно, что исследования в области нейрокибернетики, способствуя развитию физиологии высшей нервной деятельности, могут оказаться полезными для практической медицины, и в частности для психиатрии. Ряд интереснейших теоретических проблем возник в связи с приложением к биологии математического аппарата теории информации. Теория информации позволяет количественно оценивать такие распространенные в биологии понятия, как «структура», «упорядоченность», «организация», «направленность». Поэтому методы теории информации нашли себе применение главным образом в разделах биологии, занятых изучением строения и синтеза клеточных белков. Одной из наиболее интересных работ этого направления является попытка расшифровать методами теории информации способ передачи наследственных признаков от молекул ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота, которая считается носителем наследственной информации) к молекулам белка клеток. Другая важнейшая область исследований посвящена проблемам старения и нарушений роста, вызванных радиационным облучением. По мнению специалистов, работающих в этой области, теория инфор- 108
мации может 'иметь очень большое значение в установлении связи между физическим механизмом действия облучения и 'биологическими сдвигами в клетках живого организма. Таким образом, методы теории информации могут оказаться полезными в, решении задач дозиметрии и контроля за .производством ядерной энергии. Кроме того, методы теории информации находят применение в физиологии органов чувств. Теория информации позволяет, с одной стороны, выдвинуть новые математически обоснованные представления о механизме работы анализаторов (например, о восприятии формы глазами и мозгом человека), и, с другой стороны, установить практически важные количественные характеристики способности восприятия сигналов органами чувств человека 1[Л. 12—14]. Наконец, применение методов теории информации приобретает непосредственное практическое значение для анализа информации, получаемой при исследовании физиологических функций здорового и больного человека с помощью современной электронной .аппаратуры [Л. 23]. Принципиально важное значение для биологии и медицины имеет разрабатываемая кибернетикой проблема аналогий и моделирования; кибернетика, помимо теоретического обоснования, дает возможность использовать в самых различных областях биологии и медицины аппарат математики и математической логики, методы теории автоматического регулирования и других технических дисциплин для выяснения закономерностей функционирования биологических систем. Характерный для кибернетики подход к изучению физиологических процессов с использованием методов точных наук и отысканием функциональных аналогий находит себе подтверждение в материалистическом высказывании И. П. Павлова:» «...Человек есть, конечно, система (грубо говоря — машина), как и всякая другая в природе, подчиняющаяся неизбежным и единым для всей природы законам, но система, в горизонте нашего современного научного видения, единственная по высочайшему саморегулированию. Разнообразно саморегулирующиеся машины мы уже достаточно знаем между изделиями человеческих рук; с этой точки зрения метод изучения системы — человека тот же, как и всякой другой системы: разложение на части, изучение каждой части, изучение связи частей, изучение соотношения с окружающей средой и в конце концов понимание, на основании всего этого, ее общей работы и управление ею, если это в средствах человека ...» [Л. 36]. Опыты с моделирующими установками показывают, что моделирование даже на настоящем уровне его развития представляет не только познавательный интерес. Так, электронное устройство для воспроизведения электрической активности сердца, разработанное И. Т. Акулиниче- вым, Е. Б. Бабским и др., позволяет судить о механизме возникновения некоторых сдвигов в электрокардиограмме, что способствует совершенствованию диагностики и лечения заболеваний сердца. Математические модели гемодинамики, описывающие движение крови по сосудам в зависимости от показателей работы сердца я некоторых других величин, важны для конструирования аппаратов искусственного кровообращения [Л. 73]. Наиболее действенные, практически важные возможности кибернетических методов в биологии и медицине открываются в связи с использованием электронных вычислительных машин. Здесь кибернетический подход к решению задач прикладной 'биологии и медицины не ограничивается получением научной информации. Такие научные дисциплины, как исследование операций, математическая теория игр и статистических решений, линейное и динамическое программирование, теория массового обслуживания, позволяют использовать полученную информацию для выработки максимально эффективного плана действий в данной ситуа - 109
ции. В то же время электронные вычислительные машины 'позволяют оперативно (Производить все 'необходимые расчеты, несмотря на относительную сложность упомянутых выше теорий. Следует заметить, что этр новые разделы математики цока еще не попользуются в практике биологии и медицины. Принципиальное обоснование .возможности их применения для выработки плана лечения дано лишь в статье [Л. 58]. По-видимому, в первую очередь кибернетические методы выработки оптимального плана воздействия на течение биологических -процессов найдут себе применение в таких областях прикладной биологии, как выведение новых по-род животных и новых видов растений, а также при исследовании влияния факторов - внешней среды на ход эволюционного процесса. В медицине большие перспективы в связи с использованием электронных вычислительных машин открываются для развития организации здравоохранения, санитарной статистики, эпидемиологии, гигиены и в других областях, где требуется принимать решение на основании анализа большого числа наблюдений и учитывать влияние на результаты множества различных факторов. МЕТОД КИБЕРНЕТИКИ И СПЕЦИФИКА БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ Задачи управления биологическими процессами с помощью методов^ и средств кибернетики оказались не легко разрешимыми. Функционирование любой, даже о-чень сложной технической системы и результаты воздействия на ее параметры внешних факторов можно описать в виде математических зависимостей. Если зависимости, описывающие поведение системы, очень сложны и необходимые расчеты1 не могут быть выполнены в требуемый срок с помощью обычных приемов (так как оказываются слишком трудоемкими), используются электронные вычислительные устройства и методы физического моделирования !. Таким образом, техническая система может быть настолько полно изучена, что знание ее состояния и условий функционирования в данный момент позволит с достаточной точностью рассчитать результат управляющего воздействия и выбрать именно то воздействие, которое сведет к минимуму вероятность отклонения от заданного режима работы. Это дает возможность полностью, формализовать процесс управления, т. е. выработать жесткую схему из последовательных элементарных воздействий на систему и проверок ее состояния, обеспечивающую оптимальный режим управления. При наличии соответствующего алгоритма управление технической системой может быть автоматизировано, т. е. передано электронной вычислительной машине. Иная картина складывается при управлении биологическим процессом. Специалисту, работающему в области биологии и медицины, известно, как трудно представить ход биологического процесса в виде какой-либо жесткой схемы, предусматривающей возможные варианты его развития на основе точных логических и математических зависимостей. В биологии мы, как правило, имеем дело со сложными, непрерывно изменяющимися комплексами множества факторов, воз действующими на тот или иной объект, будь то клетка, орган, целостный организм или популяция2 живых организмов. Любой биологический объект сам по себе является чрезвычайно сложной сидтемой, состоящей из множества элементарных систем с мно- 1 Примером могут служить вычисления для запуска искусственных спутников и баллистических ракет, расчеты при проектировании плотин гидроэлектростанций, аэродинамические расчеты при испытании новых конструкций самолетов и т. д. 2 Совокупность особей растительного и животного мира, принадлежащих к тому или иному виду в определенной области их естественного распространения. 110
гообразньими и подвижными функциями и связями. В отличие от технических устройств, состоящих из деталей с заранее заданными точными характеристиками и назначением, функции и связи элементов биологических систем изучены относительно слабо и описаны большей частью лишь с качественной стороны. Состояние технической системы может быть точно установлено путем измерения относительно небольшого числа величин. В биологии существующие методы исследования не дают достаточно полных и точных сведений о состоянии системы. Поэтому, даже выполнив все возможные в данном случае (например, при исследовании больного) процедуры измерений, мы нередко можем говорить лишь о большей или меньшей вероятности того или иного состояния организма. Более того, мы не можем дать количественную оценку вероятности различных состояний.. Отсутствие количественных характеристик состояния и функций биологической системы обусловливает особенности управления биологическими процессами. Результат управляющего воздействия на биологическую систему в большинстве случаев не может быггь предсказан однозначно, т. е. с абсолютной уверенностью. Особенности биологических систем позволяют характеризовать их в терминах кибернетики как «статистически детермировянные», т. е. такие, знание исходного состояния которых не определяет однозначно^ результатов управляющего воздействия [Л. 50]. Изучить какой-либо вид биологической системы в абсолютном смысле, т. е. знать функции всех элементов, виды их связей, все входы системы и факторы, воздействующие на них, чрезвычайно затруднительно. Одх *ко если достижение такой степени знаний в некоторых масштабах принципиально возможно, то для эффективного управления конкретной системой этого еще недостаточно. Выбор управляющего воздействия предполагает наличие достаточной информации о данной системе в данный момент времени. Следовательно, необходимо одновременно (или в какой-то небольшой промежуток времени, определяемый динамикой состояния системы) зарегистрировать состояние всех элементов и связей системы, а также все многочисленные действующие на систему факторы. Последняя проблема принципиально разрешима благодаря возможностям электронных вычислительных машин. Однако изученность общих закономерностей функционирования биологических систем, знание состояния данной системы и наличие средств обработки практически любого количества информации еще не решают задачи управления в целом.. Одним из фундаментальных отличий биологических объектов от машин является их резко выраженная -индивидуальность. Индивидуальные особенности живого организма проявляются на всех уровнях от тончайшей структуры белковых молекул (тканевая несовместимость при пересадке органов) до анатомических и. физиологических свойств целостного организма (реакция на те или иные медикаменты в зависимости от типа высшей нервной деятельности и т. п.). Тем не менее теоретические исследования и практический опыт работы в различных областях биологии и медицины показывают, что и при существующем уровне биологических знаний многие задачи управления биологическими процессами могут решаться значительно более эффективно бла-4 год ар я использованию точных количественных методов анализа и средств кибернетики. При этом задача не ставится так, чтобы во всех случаях автоматизировать весь процесс управления от сбора информации о биологической системе до осуществления управляющих воздействий. Как правило, скорость протекания биологических процессов такова, что необходимость в полной автоматизации управления отсутствует.. Ml
В то же время первый эгап процесса управления — сбор и анализ ин- . формации о биологических системах определенного вида, регистрация данных о состоянии конкретной системы, оценка состояния и выбор управляющего воздействия на основе всей имеющейся информации — содержит множество задач самого различного характера, в решении которых методы и средства кибернетики могут дать значительный эффект. Одним из препятствий для внедрения средств и методов кибернетики в биологические науки является слабое развитие математических приемов, пригодных для эффективного анализа широкого класса биологических систем и процессов [Л. 16]. Между тем методы математической статистики, теории вероятностей, некоторые приемы теории игр и линейного программирования могут быть использованы при оценке ситуации и выборе решения в ряде задач теоретической и прикладной биологии. Одной из важнейших задач в разработке методов управления биологическими процессами является исследование тех возможностей, которые может дать применение математического аппарата в теоретической и прикладной биологии. Особенности биологических систем выдвигают в качестве основного аппарата их исследования математическую статистику и теорию вероятностей. Широкое применение вероятностных методов в различных областях биологических исследований необходимо не только для сжатого и точного количественного описания явлений, но и для глубокого проникновения в те сложные связи между явлениями, которые не могут быть достаточно раскрыты с помощью иных методов исследования [Л. 40]. Выводы прикладной математики верны постольку, поскольку верны предпосылки и условия -задачи, данные биологией. Применение математических методов требует схематизации исследуемого явления. Однако схематизация должна производиться при сохранении качест- веннной специфики явления. Математические методы в биологических науках могут применяться для различных целей. 1. Оценка достоверности полученных выводов. Эта задача очень чаете возникает при испытании новой сельскохозяйственной культуры, нового метода профилактики, лечения и т. д. 2. Специальный анализ имеющихся данных (в качестве примера можно привести корреляционный анализ, методы! которого используются для определения степени связи между различными явлениями. Вычисление коэффициента корреляции имеет большое значение в статистике населения, в здравоохранении, во многих отраслях сельского хозяйства и т. д). 3. Построение синтетической картины сложного процесса. Имеется в виду математическая модель, т. е. уравнение или система уравнений, решение которой помогает более глубокому познанию движущих сил биологического процесса. При построении и оценке математической модели исходят из анализа материальной природы биологических явлений и связей, характеризующих эти явления [Л. 7]. Моделирование биологических процессов неизбежно сопровождается отбрасыванием не только ряда не имеющих большого значения факторов, но подчас и многих существенных. При всем этом создание математических моделей является одним из путей подхода к решению весьма важной задачи: изучению на количественной основе влияния факторов, взятых не изолированно, а в их взаимодействии, как это влияние проявляется в конкретной действительности. 112
Ограниченное использование математических методов в биологических науках объясняется не только спецификой исследуемых объектов и трудностями установления количественных характеристик. Главное препятствие для приложения в 'биологии даже разработанного и эффективного математического аппарата заключается в трудоемкости предложенных методов, в невозможности их достаточно быстрой реализации с помощью карандаша и бумаги. Это тормозило развитие математического аппарата, необходимого для исследования и описания -сложных (биологических процессов. Преобладание статистических и вероятностных методов в биологии требует сбора и обработки огромного статистического материала — сотен тысяч и миллионов наблюдений, каждое из которых включает разностороннюю характеристику биологического объекта или явления. Второй особенностью биологической статистики является длительность времени, требуемого для сбора статистического материала. Сроки -биологических процессов, результаты которых мы хотим исследовать, нередко соизмеримы с длительностью человеческой жизни. В биологических исследованиях необходима механизация и автоматизация процессов, связанных со сбором, обработкой и анализом статистического материала. Электронные вычислительные машины позволят не только резко повысить уровень статистических исследований, но и моделировать биологические процессы с применением математической логики. 'Вторая возможность, открываемая с использованием электронных вычислительных машин, — это моделирование функций живого организма. Ценность электронного моделирования (как и математического) состоит в возможности наблюдать в динамике взаимодействие всего комплекса учитываемых в модели внешних факторов при различных состояниях и связях элементов изучаемой биологической системы [Л. 19]. Таким образом, методы кибернетики могут быть успешно применены для изучения биологических систем с учетом их специфики. Сущность кибернетических методов заключается в логико-математическом представлении функционирования биологической системы. Количественное выражение взаимодействия наиболее существенных факторов, влияющих на биологическую систему, и элементов системы позволяет представить биологические связи в наиболее точной форме. Метод моделирования дает возможность наблюдать функционирование системы в динамике. Электронная вычислительная техника позволяет в полной мере использовать весь аппарат прикладной математики .и математическую логику/ В то же время специфика биологических объекгов создает известные трудности для применения кибернетических методов в биологических науках. ПРОБЛЕМА СИНТЕЗА И МОДЕЛИРОВАНИЕ Кибернетика имеет дело с управлением сложными динамическими системами, каждая из которых в свою очередь состоит из элементов или систем низшего порядка, обладающих определенной степенью сложности. Существуют два метода исследования сложных динамических систем. Первый —метод макроподхода —состоит в исследовании систе- 8—572 ИЗ
•мы в целом без анализа ее структура и внутренних связей. Это как бы внешний подход к системе, внутреннее строение которой скрыто от глаз наблюдателя. Мы можем воздействовать на, входы системы или наблюдать действие на входы системы каких-то естественных факторов и регистрировать ее поведение (состояние выходов) [Л. 26]. Примерами подобного рода биология и медицина чрезвычайно богаты. Многие лечебные средства были открыты задолго до того, как стали 'известны строение и функции человеческого тела, характер и локализация патологического процесса. И в настоящее время в селекции успешно используются методы направленного изменения наследственных свойств, хотя о механизме наследственности (имеется в виду физико-химический механизм) нам почти ничего не известно. Таким образом, метод макроподхода является научно закономерным. Однако этот метод редко используется в чистом виде. В процессе исследования функций целостной системы на основании опыта обращения с функционально подобными системами возникают по аналогии гипотезы о структуре данной системы и функциях ее элементов. Изучение внутреннего строения системы, функций и взаимодействия ее элементов составляет содержание метода микроподхода [Л. 26]. Макроподход является недостаточным и неполным методом изучения системы. Управляя системой, исследованной методами макроподхода, мы можем с меньшей вероятностью ожидать, что результат воздействия -на систему будет соответствовать целям управления. Это особенно относится к биологическим системам, обилие входов и выходов которых чрезвычайно велико, а внутренние связи исключительно сложны. Мы просто не в состоянии изучить методами макроподхода функционирование системы с достаточной 'полнотой. Микроподход существенно дополняет наши знания о системе и, что самое главное, открывает большие возможности для направленного воздействия на систему. Зная структуру системы и функции ее элементов, мы можем воздействовать «а внутренний механизм, т. е непосредственно на элементы или связи, играющие существеннную роль в процессе, которым необходимо управлять. Таким образом, данные, полученные методом микроподхода, позволяют сделать управление статистически более точным. Очевидно, результаты теоретического синтеза системы должны 'соответствовать данным, полученным 'при исследовании методами макроподхода, апробироваться ими. Таким синтезом, гениальным по глубине анализа и обобщения, является созданное И. П. Павловым учение о высшей нервной деятельности. С формальных позиций основной метод исследования высшей нервной деятельности, разработанной И. П. Павловым (метод условных реф- лексоь), может быть отнесен к ма'кроподход'у. Он заключается в исследовании поведения животного под действием внешних факторов, без расчленения коры головного мозга на элементы и изучения функций этих элементов [Л. 43]. Животное ставится в та'кие условия, когда можно наблюдать изолированное действие одного фактора или комплекса определенных факторов, и изучаются определенные ответные реакции. Кроме того, многие факты поведения животных под действием пищевых и болевых 'раздражителей, использованные для обоснования учения об условных рефлексах, были известны и раньше. Принципиальное отличие учения о высшей нервной деятельности от различных «психологических» направлений в исследовании поведения животных заключается в синтетическом обобщении всех данных как о внешних проявлениях активности животного, так и о структуре и функциях мозга. 114
«.Психологический» подход к изучению 'поведения животных фактически означает отказ от исследования процессов, происходящих внутри головного мозга. И. П. Павлов показал, что методом условных рефлексов можно изучать эти процессы, объективно вскрывать закономерности движения возбуждения и торможения в коре головного мозга, установить иерархические соотношения различных отделов мозга, роль его отдельных частей в синтетической картине поведения животного [Л. 36]. Дальнейшее изучение функций мозга методом условных рефлексов вскрыло закономерности связей коры с внутренними органами (исследования школы акад. К. М. Быкова, В. Н. Черниговского и др.)- Таким образом, учение о высшей нервной деятельности позволило синтезировать_все накопленные физиологией «и патологией сведения о живом организме с позиций управления его функциями, создать общие схемы функционирования организма в норме и патологии. В эти схемы укладываются и те факты, которые обнаруживаются; при исследовании организма методами микроподхода, т. е. нормальной и патологической физиологией отдельных органов и систем. Развитие биофизики и 'биохимии, в особенности микроэлектродной методики, позволило изучать функции отдельной нервной клетки [Л. 49]. На этом этапе задача синтеза не могла ограничиться изучением распространения возбуждения и торможения в мозговой ткани методом условных рефлексов, так как этот .метод не предполагает дифференцированного исследования состояния отдельных клеток. С другой стороны, характер функционирования1 системы нервных клеток требует уже не качественного, а количественного описания ее состояния, и в частности привлечения вероятностно-статистического» аппарата. Это требование вытекает из сложного поведения системы нейронов, обилия межнейронных связей и их динамичности [Л. 37]. Благодаря методике условных рефлексов мы можем установить и предсказать заранее, что при раздражении определенных рецепторов возникнут очаги возбуждения в определенных участках нервной 'сети, произойдет иррадиация возбуждения, одновременно в каких-то участках системы клеток будет наблюдаться торможение и т. д. Однако, зная законы распространения возбуждения и торможения, мы не можем ответить на вопрос, почему при данном состоянии нервной сети приход импульсов на определенные $е элементы вызовет определенную эффекторную реакцию. Мы не ответим на этот вопрос и в том случае, если будем знать функций отдельной нервной клетки: условия ее возбуждения, характер генерируемых импульсов, количество синап- тических связей, механизм "синаптичеокого действия и т. д. [Л. 8]. Ведь очевидно, что для каждого индивидуума, наряду с общими закономерностями структуры и функций мозга, существует бесчисленное множество вариантов расположения и связей однотипных элементов (нейронов). Взаимоотношения нейронов, имея в основе какие-то общие закономерности, обусловливающие выполнение мозгом определенных функций, носят в то же время случайный характер. Возникает новая задача — отыскать те общие принципы взаимодействия нейронов, благодаря которым система, построенная из относительно простых элементов, может выполнять сложные функции, начиная от простого рефлекса и кончая абстрактным мышлением. Обычными методами физиологических исследований эта задача неразрешима. С. Н. Брайнес приводит образное сравнение для характеристики возможностей исследования такой системы. «Представим себе некоторый идеальный случай. Допустим, что оказалась бы возможной одновременная и непрерывная запись потенциалов от всех нервных клеток головного мозга, причем потенциалы <каж- 8* 115
дой клетки будут записываться независимо от другие. В этом случае экспериментатор оказался бы, очевидно, в таком положении, в котором находится человек, пытающийся сто 'вспыхиванию ламп и* работе реле понять принципы работы вычислительной машины. Такая задача окажется, очевидно, затруднительной в том случае, если человек не знаком с общими принципами работы систем этого типа. К таким же результатам приведут, очевидно, и попытки раздражения отдельных элементов, которые можно сопоставить с возможностью 'включения отдельных ламп» [Л. 8, стр. 18]. Таким образом, исследователь сталкивается здесь с трудностями теоретического порядка и нуждается в специальной теории и .методах, отсутствующих в физиологии. Задача исследования мозга как системы, состоящей из множества относительно простых элементов и обладающей сложными функциями, ноет кибернетический характер. Кибернетика имеет предметом изучения -именно такие системы и вырабатывает методы -их исследования и построения. Один из наиболее перспективных методов в изучении работы мозга — моделирование его функций с помощью кибернетических электронных устройств. Разумеется, использование модели не позволяет делать окончательные выводы о схеме связей и взаимодействия нейронов. Известно, что одни и те же функции может выполнять система, построенная из различных элементов и по различным принципам. Например, условный рефлекс можно моделировать и на электронной вычислительной машине и с помощью специальной модели нервной сети. Аналогично одну и ту же математическую задачу можно решить различными методами, например алгебраически или путем геометрического построения, можно использовать для решения карандаш и бумагу, сложение и вычитание, умножение и деление на счетах и арифмометре, можно проделать те же операции с помощью логарифмической линейки. Один и тот же результат решения не означает, что задача решалась одними и теми же методами и средствами. Однако очевидно, что 'число методов и средств для решения задачи определенного типа ограничено, и по мере того, как становятся ясными результаты отдельных операций, возможности выбора методов и средств сужаются. Нечто подобное мы имеем и в исследовании мозга. Методы условных рефлексов в сочетании с другими физиологическими приемами исследования дают нам все больше сведений о том, какая информация поступает в те или иные отделы мозга и 'каковы результаты ее переработки, т. е. все более детализируются функции системы и все более уто-чняется знание элементов системы. В этом процессе комплексного изучения мозга моделирование становится все более определенным, а результаты его все более убедительными и 'ценными для направленных физиологических -поисков. При изучении функций организма мы приходим к необходимости исследовать функции управления, осуществляемые центральной нервной системой. Изучение функций мозга приводит нас к кибернетической задаче — выяснить механизм переработки информации системой, состоящей из огромного числа относительно простых элементов. Метод условных рефлексов и другие физиологические приемы дают результаты, позволяющие сформулировать гипотезу о механизме переработки информации в нервной сети. Кибернетическое моделирование дает возможность проверить гипотезу, подтвердить или опровергнуть ее и во всяком случае целесообразно направить поиски новых доказательств и опровержений. 116
Принцип технического и математического моделирования функций живых систем при условии физиологически обоснованного выбора параметров модели согласуется с идеями «нервизму и учения 6 высшей нервной деятельности. Характерно, что сам И. П. Павлов никогда не считал метод условных рефлексов -последним и окончательным этапом исследования высшей нервной деятельности. «Таким образом, вся жизнь от простейших до сложнейших организмов, включая, конечно, и человека, есть длинный ряд все усложняющихся до высочайшей степени уравновешиваний внешней среды. Придет время — пусть отдаленное, — когда математический анализ, опираясь на естественнонаучный, охватит величественными формулами уравнений все эти уравновешивания, включая в них, наконец, и самого се'бя» [Л. 35, стр. 373]. Это высказывание И. П. Павлова полностью подтверждает правомерность использования средств и методов кибернетики для изучения процессов управления в живых организмах. ПРОБЛЕМЫ КИБЕРНЕТИКИ В БИОЛОГИИ. БИОЛОГИЧЕСКИЕ ОБЪЕКТЫ КАК СЛОЖНЫЕ ДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ Очевидно, что классификация биологических приложений кибернетики не может основываться на распределении задач исследования по отдельным морфологическим и физиологическим направлениям 'биологии (анотомия, гисто-логия, сравнительная физиология, патология, биохимия и т. д.). Кибернетика изучает закономерности управления сложными динамическими системами, причем система исследуется как целое структурно и функционально со всеми протекающими в ней физическими и химическими процессами. Следовательно, классификация биологических вопросов кибернетики должна основываться на характеристике объектов изучения, распределенных по особенностям управления. Биологические объекты кибернетических исследований можно классифицировать следующим образом. 1. Клетка и системаклеток (ткань) живого ор г а н из- м а. Клетка является основной структурной и функциональной единицей, обладающей некоторыми общими для всех живых существ особенностями управления. К этой группе объектов можно отнести и одноклеточные организмы. 2. Органы и системы органов (например, сердце и сердечно-сосудистая система, система органов выделения и т. д.). Сложные динамические системы эгой группы также имеют свою специфику и объединяются некоторыми общими осо<бенностями управления. Каждая гакая система состоит из специфических для нее элементов (клеток) и обладает специфическими функциями (кровоснабжение тканей и органов, удаление из организма «конечных продуктов обмена и т. д.). 3. Целостный живой организм, функционирующий как единая система. Особенностью управления здесь является то, что поведение целого организма определяется как состоянием его элементов, так и факторами внешней среды. Ингеграгивна-я деятельность по переработке всей информации от внутренних воспринимающих аппаратов и внешних органов чувств осуществляется центральной нервной системой. Изучение управляющих функций нервной системы является одной из наибо- 117
лее важных задач. Поэтому вся совокупность вопросов функционирования нервной системы, рассматриваемая кибернетикой, выделилась в специальную область, получившую название «нейрокибернетика» [Л. 8]. 4. Совокупность живых организмов, функционирующая как сложная динамическая система. Сюда относятся специфические проблемы управления эволюционным процессом, внутривидовые и межвидовые отношения, некоторые вопросы 'передачи наследственной информации. Такая классификация кибернетических исследований в биологии соответствует принятому в кибернетике понятию сложной динамической системы и методам изучения таких систем. В то же время кибернетический подход не исключает исследования отдельных сторон механизма управления. Так, например, методы и средства кибернетики могут быть использованы для изучения 'биохимических процессов, биоэлектрических явлений, частных особенностей кодирования сообщений при передаче «формации по различным каналам. Кроме то'го, кибернетика изучает не только норму, но и различные виды нарушений в режиме управления. 'В этом плане задачи кибернетического изучения системы смыкаются с задачами исследования некоторых 'патологических состояний, например, связанных с нарушениями «обратной связи» в живых организмах. {Меньшее значение имеют кибернетические методы для морфологических направлений. Однако и здесь возможно взаимное сочетание методов исследования. Если функционирование кибернетической модели биологического объекта (например, нейронной сети) подтверждает гипотезу о структуре системы, то этот факт может косвенно способствовать развитию морфологии, так как наталкивает на поиски морфологической основы для передачи информации от одного элемента системы к Другому. ИССЛЕДОВАНИЯ НА УРОВНЕ КЛЕТКИ Наибольший интерес в этой области исследований представляет нейрон — основной элемент нервной системы. С функциями и взаимодействием нейронов так или иначе связаны все процессы управления и регулирования в организме, начиная от работы отдельных групп секреторных и мышечных клеток и кончая поведением организма в целом, обусловленньим сложнейшими логическими схемами переработки информации в коре головного мозга. В кибернетическом плане прежде всего возникла задача исследовать нейрон как универсальный элемент нервной системы, выполняющий определенные функции переработки информации по аналогии с элементами электронной вычислительной машины. Нервная активность, в том числе и активность нейронов, с известными оговорками подчиняется закону «все или ничего». Элементы вычислительных машин дискретного типа также имеют два устойчивых состояния [Л. 32]. На основе этой аналогии были построены упрощенные логические модели нейронных сетей из так называемых «формальных нейронов». Процессы, имеющие место в таких нейронных сетях, можно изучать методами .математической логики. Схема сети из формальных нейронов содержит следующие детали: тело нейрона, от которого отходит аксон, оканчивающийся концевой пластинкой; синапсы — промежутки между телом нейрона и подходящими к нему концевыми пластинками других нейронов. Концевых пластинок, контактирующих с одним нейро- 118
ном, может быть несколько, 'причем часть из них представлена возбуждающими, другая часть — тормозящими пластинками. Для каждого 'нейрона устанавливается «порог», т. е. минимальная разность между числом возбуждающих и тормозящих воздействий, которая необходима для возбуждения1 нейрона и посылки им собственного импульса к другим нейронам. Разумеется, это чрезвычайно грубая схема. Однако .упрощение оказалось необходимым, так как для исследования функций даже формальной нейронной сети требуется применение специального и достаточно сложного .математического аппарата. В формальной модели не учитываются некоторые основные свойства нейрона, в частности, временные характеристики возбудимости и изменения интенсивности -передаваемого возбуждения путем посылки повторных импульсов с переменной частотой. Свойства сети, построенной из формальных нейронов, естественно, значительно отличаются от свойств реальных нейронных сетей. Идеальной моделью нервной системы являлась бы схема ив элементов, функции кото-рых были бы достаточно близкими к функциям реальных нервных клеток. Однако в настоящее время мы еще слишком мало знаем об этих функциях и взаимодействии нейронов. Кроме того, логижо-математиче- ское представление нейронной сети даже с учетом известных 'Нам функций нейронов связано с большими трудностями. По-видимому, не меньшие трудности возникнут и> при попытке создания технической модели нейрона, отражающей в полной мере его изученные функции. В последние годы в связи с успехами микроэлектродной техники, позволившей определить электрические-характеристики нейрона, появилась возможность представить нервную клетку в виде эквивалентной электрической схемы и описать ее функции с помощью электротехнической терминологии. Эквивалентная схема представляет нервную клетку как систему с распределенными параметрами. В узлах схемы помещены генераторы, свойства которых определены в соответствии с экспериментальными данными. Генераторы разделяются на два типа. Первый тип генератора создает нервные импульсы, которые распространяются вдоль аксона. Второй тип генератора работает под действием возбуждающих веществ, продуцируемых в синапса'х [Л. 57]. Химические генераторы действуют на генераторы нервных импульсов, изменяя разность потенциалов между внутренней средой клетки и наружной поверхностью мем'браны. В зависимости от вида продуцируемого в синапсах вещества изменение разности потенциалов может быть направлено как в ту, так и в другую сторону, обусловливая возбуждающий или тормозящий эффект. Эффекты возбуждения при определенных условиях могут суммироваться. Изменение разности потенциалов мембраны происходит циклические течение одной миллисекунды!, после чего наступает период восстановления, продолжающийся несколько миллисекунд. Таким образом, схе*ма отражает временные характеристики возбуждаемости нейрона, проявляющиеся в изменениях эффекта с изменением частоты и силы возбуждающих импульсов. Эта система, построенная на основе экспериментальных данных (опыты с клетками передних рогов спинного мозга кошки), показывает, насколько сложна задача технического моделирования даже отдельного нейрона. В то же время разработка технических моделей нервных клеток и их сетей открывает 'богатые возможности исследования функций нервной системы. Нервная клетка исследуется в кибернетике как элемент системы управления функциями организма. Если бы функционирование нервной клетки как элемента управления было изучено с достаточной полнотой, 119
то для изучения функций нервной сети не потребовалось бы исследовать физико-химические механизмы процессов возбуждения, торможения, генерирования и распространения импульсов. При исследовании нервной системы клетка интересует нас в кибернетическом лланеч как целое, и детали физико-химических процессов важны постольку, поскольку они объясняют функции основного элемента в аппарате управления живым организмом. Однако кибернетический аппарат может требоваться и для исследования систем более мелкого масштаба. Это, в частности, относится к физико-химическому механизму «передачи наследственных свойств. Очевидно, что «вся информация генотипа каким-то о'бразом «записана» в единственной половой клетке. Некоторые исследования 'позволяют предполагать, 4to в передаче информации играет роль определенное расположение химических радикалов дезоксири'бонуклешювой кислоты [Л. 24, 29, 33]. Расчеты показывают, что 'благодаря различным 'комбинациям расположения радикалов ДНК в одной клетке может быть записано огромное количество информации, требуемой для формирования организма. Таким образом, для анализа физико-химического механизма наследственности также необходимы кибернетические методы, и в частности аппарат теории информации. По-видимому, не менее важные и интересные области исследования откроются при кибернетическом рассмотрении других клеток, например клеток рецепторов1, гормональных желез и т. д. ИССЛЕДОВАНИЯ ОРГАНОВ И СИСТЕМ ОРГАНОВ Установленные кибер-нетикой общие закономерности управления позволили создать четкие представления о регуляции ра'боты органов в системе целостного организма. Эти 'представления базируются на принципе саморегуляции сложной динамической системы. Сущность его в применении к живому организму можно иллюстрировать на примере регулирования вдоха и выдоха. Центр вдоха посылает импульсы к дыхательной мускулатуре — следует вдох. По мере растяжения альвеол от рецепторов, находящихся в легочной ткани, поступают в центральную нервную систему импульсы, которые вызывают торможение центра вдоха и возбуждение центра выдоха. Центр выдоха в свою очередь посылает команды к мышцам, осуществляющим сокращение о'бъема грудной клетки. Можно в эксперименте точно измерить частоту импульсов в чувствительном нерве (блуждающем) и определить границу, когда вдох переходит в выдох и обратно. Кроме того, можно посылкой искусственно возбуждаемые импульсов вызвать расстройство регуляции дыхания. Таким о'бразом, фактором регуляции вдоха и выдоха является сама регулируемая величина растяжения легочных альвеол [Л. 21]. Процесс регулируется автоматически благодаря каналам обратной связи. Состояние дыхательного центра определяет ту критическую частоту импульсов, которая необходима для перехода от вдоха к выдоху2. Подобным же образом регулируются и другие процессы в организме, например под- 1 Рецептор — физиологический аппарат, связанный с окончаниями чувствительных нервов. Он трансформирует действие физических или химических раздражителей внешней и внутренней среды (специфических для различных видов рецепторов) в процесс нервного возбуждения. По аналогии с техническими устройствами может рассматриваться как датчик информации, состоящий из приемника, преобразователя и генератора сигналов. 2 «Настройка» дыхательного центра, определяющая режим регуляции дыхания, зависит от многих факторов, влияние которых на центры дыхания осуществляется главным образом через кору головного мозга. 120
держание температуры тела и концентрации сахара в «крови на1 определенном уровне [Л. 22]. Знание параметров системы позволяет создать математическую модель процесса и последовать его с помощью электронных вычислительных машин аналогового типа. Такие модели использовались для изучения влияния дыхания на ритм работы сердца, а также для изучения регуляции артериального давления. Моделирование процессов регулирования ^функций .внутренних органов приобретает практическое значение в ряде областей медицины -в связи с «применением аппаратов, временно выполняющих функции сердца, легких и почек (аппарат искусственного кровообращения, «искусственная почка») [Л. 3, 27]. Электронные вычислительные машины использовались также для изучения работы мышц. Результаты этих исследований представляют интерес для разработки протезов, управляемых 'биотоками мышц. ИССЛЕДОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ЦЕЛОСТНОГО ОРГАНИЗМА Одним из первых приложений средств кибернетики в биологии было моделирование поведения целостных живых организмов. Эксперименты с «искусственными животными» привлекли внимание многих 'крупных ученых, и различные 'представители «животного мира», созданные из металлических деталей, стали появляться один за другим [Л. 34, 41, 45]. Принципиально новое свойство всех этих автоматов — способность изменять свое поведение в зависимости от изменения окружающей -их обстановки. Вторая способность -некоторых из них — способность, в зачаточной степени, к «обучению». Теоретическое значение моделирования поведения животных заключается в ряде преимуществ, которыми обладает электромеханическая модель как объект исследования по сравнению с живым организмом в условиях эксперимента. Модель позволяет весги управлением измерение с любой точностью, заменять отдельные части, изменять схему функциональных связей и, гаким образом, лучше уяснить механизм поведения, основанный «а некоторых избранных биологических принципах. Однако эти преимущества оказалось не так легко реализовать. Даже моделирование простейшего условного рефлекса (один условный раздражитель и одно подкрепление) связано с некоторыми трудностями. Выработка такого рефлекса предполагает способность к обучению, т. е. модель должна из множества возможных вариантов поведения «запомнить» тот, который сопровождается подкреплением, и при каком- то числе повторений реагировать на условный сигнал целесообразными действиями. Если условный сигнал повторяется несколько раз, не подкрепляясь безусловным раздражителем, то рефлекс должен забываться. Грубая модель подобного поведения воспроизводилась неоднократно, причем для устройства памяти использовались самые различные принципы: реле в модели Шеннона, цепь термистора и нагревателя в machina versatilis (изменчивая машина) У. Р. Сузерленда и т. п. «Программа» выработки и торможения условного рефлекса у этих моделей определялась техническими характеристиками устройства памяти. По сравнению с реальными животными цикл выработки и торможения условного рефлекса у модели отличается почти абсолютным постоянством. Независимо от того, был ли ранее выработан и забыт рефлекс или нет, для модели неизменно требуется то же число подкреплений и неподкреплений при каждом цикле обучения. В этом смысле модель не имеет памяти. Модель «помнит» значение условного сигнала только до тех пор, пока число повторных опытов без подкрепления не достигло критического. 121 i
Еще одна проблема — выбор способа поведения. Экспериментаторы J обычно удовлетворяются «непредсказуемым» поведением модели, т. е. 1 случайным -выбором действий. Так, например, сталкиваясь с препят- I ствием, «искуоственное животное» обходит era. При этом вероятности I обхода справа и обхода слева не будут меняться для аналогичных уело- | вий, сколько бы раз ни повторятся опыт, хотя один из путей может быть | выгоднее. 1 В действительности непредсказуемость поведения относительна, так I как при случайном выборе альтернатив поведения обычно каждая из 1 них выбирается с разной вероятностью. Эта вероятность, очевидно, за- 1 9 висит от многих факторов, влияние которых в ходе предшествующего 1 опыта 'каким-то образом нашло отражение в памяти и учитывается ин- 1 туитивно [Л. 25]. 1 В наиболее совершенном обучающемся автомате, способном ассо'ци- 1 ировать любой из четырех сигналов с любым* из трех ответных действий 3 выбор этих действий при отсутствии .выработанного рефлекса является | случайным. I Если в процессе работы автомату придется многократно переучи- | ваться, т. е. забывать одни ассоциации и устанавливать новые, причем 1 вероятность ошибки (отсутствие подкрепления) для каждого действия 1 при выработке нового рефлекса будет различной, то, очевидно, случай- | ный выбор окажется не всегда выгодным. | Построение автомата, учитывающего цену каждого действия и ве- \ роятность ошибок на основе опыта, может привести 'к требованию вклю- \ чить в устройство выбора действий специальный блок, реализующий ] данные из «памяти» с помощью аппарата теории игр (статистических 1 решений). Даже ограничив сравнение простейшими реакциями, можно ] привести еще ряд существенных отличий в поведении модели от поведе- \ ния настоящего животного. I При современных темпах технического прогресса не будет удиви- ! тельным, если теперешние игрушки: превратятся в полезных роботов, 1 способных действовать в сложных, богатых неожиданностями ситуа- ] циях. 1 Мышь Шеннона, самообучающийся автомат, сети из искусственных j нейронов, электронные вычислительные машины, моделирующие услов- j ные рефлексы — все это ступени той лестницы, которая ведет к позна- 1 нию физиологического механизма мышления. | При данном состоянии живого организма' поведение его определя- 1 ется внешними факторами, информация о которых воспринимается op- j ганами чувств. Поэтому в группу вопрооов о поведении целостного ор- 1 ганизма, рассматриваемых кибернетикой, можно отнести исследование | функций органов чувств [Л. 11, 12]. Особенно много работ посвящено | исследованию аппарата зрения. Исследования в этом направлении ка- 1 саются различных сторон восприятия зрительной информации. Это преж. | де всего вопросы ориентации живых существ в общебиологичеоком пла- 1 не [Л. 31]. | Некоторые явления разрешающей способности глаза оказалось 1 возможным трактовать с позиций теории информации [Л. 16]. Реакция | зрачка на свет описывается в терминах теории сервомеханизмов [Л. 13]. j При этом электронная модель сервомеханизма, имитирующего зрачко- 1 зый рефлекс, имеет значительную сложность [Л. 62]. Успешно разраба- | тываются устройства, моделирующие цветное зрение [Л. 38, 39]. Разви- 1 тие кибернетических исследований зрения обусловлено их практической I важностью. Во-первых, эти исследования связаны с проблемой ориента- j ции человека в сложных условиях (например, в полете) [Л. 56]. Во-вто- 1 рых, они имеют значение для создания читающих машин и машин, спо- | собных различать и узнавать изображения, обучаясь по мере накопле- 1 ния «опыта» [Л. 10]. Последний тип машин должен выполнять функ- | 122
|ции не только глаза, но и всего зрительного анализатора'. При исследовании зрения 'Кибернетическими1 методами возникли интереснейшие общие -вопросы переработки информации ъ организме. Один из них связан с характером переработки информации. Известно, что некоторые рецепторы служат для измерения скорости изменения освещенности 'причем реакция их почти !не зависит от общего уровня освещенности. Это позволяет 'предположить, что в нервной системе существуют механизмы переработки информации, функционирующие по типу аналоговых устройств (Л. 21, 32]. Такое понимание работы нервной системы заставляет по-новому оценить функции нервной клетки и рассматривать ее как систему, обладающую более сложными свойствами, чем 'элемент дискретного устройства мозга. Наконец, исследование поведения животных кибернетическими методами имеет связь с важной проблемой участия человека в каком-либо процессе управления как звена управляющей системы. В последние годы эта проблема усиленно разрабатывается в аспектах .психологии, физиологии и психотехники. Следует заметить, что успех кибернетических методов в исследовании поведения целостного организма зависит от тех данных, «которые добываются с помощью физиологических методов, например метода условных рефлексов. ИССЛЕДОВАНИЯ СОВОКУПНОСТИ ЖИВЫХ ОРГАНИЗМОВ Основной областью кибернетического исследования является здесь процесс эволюции, который может быть охарактеризован с шомощью аппарата теории информации [Л. 42, 48]. В качестве сложной динамической системы* рассматривается популяция. Процесс развития популяции, как и всякий сложный процесс, происходит на основе переработки информации. Для переработки информации -в этой системе не существует каких-то специальных управляющих устройств наподобие мозга. Информация перерабатывается в самих элементах системы — членах данной популяции. Эволюционный цикл с позиций кибернетики состоит в том, что наследственная информация передается следующему поколению, затем в процессе созревания новых организмов .преобразуется и проходит обратное преобразование в наследственную. Влияние средь» обусловливает изменчивость организмов и состава популяции, и таким образом, наследственная информация непрерывно изменяется. Регулирующими факторами являются естественный отбор и половой процесс. Поскольку в системе популяции преобразование наследственной информации под действием регулирующих механизмов происходит с «учетом» внешних факторов, систему можно характеризовать как имеющую «обратную связь» 1. Преобразование наследственной информации в процессе последовательных эволюционные циклов носит статистический характер, т. е. подчиняется вероятностным соотношениям. Эти соотношения можно выразить .в математической форме и установить зависимости с помощью аппарата теории игр. Состояние популяции (как сложной динамической системьи) может быть описано математически на основании y4eta количества вариантов и плотности их распределения. Условная оценка каждого варианта может быть получена на основании биологических критериев. Ход естественного отбора определяется по его результатам. 1 Эта схема преследует в основном иллюстративные цели и не претендует на точность, что следует учитывать при оценке ее с позиций различных существующих в биологии взглядов на эволюционный процесс. 123
Таким образом, имеется принципиальная возможность описать процесс эволюции математически и исследовать его кибернетическими методами. На настоящем этапе развития этим методам присущи все ограничения, но вместе с тем и все (преимущества математического моделирования. ЛИТЕРАТУРА 1. Акул иничевИ.Т., Б абокий Е. Б., Г ел ь штейн Г. Г., Петров Г.М., С к а ч к о в а А. И., Утей Н. И., Ушаков В. Б., Электронное моделирование электрической активности сердца, «Биофизика», т. IV, в. III, 1959, стр. 354. 2. А к у л и н и ч е в И. Т., Б а б с к и й Е. Б., Г е л ь ш т е й н Г. Г., П е т р о в Г. М., Скачков а А. И., Утей Н. И., Ушаков В. Б., Воспроизведение электрокардиограмм посредством электронного моделирования, «Биофизика», т. IV,, в. V, 1959, стр. 588. 3. Ананьев М. Г., Новая техника в медицине, «Знание», М., I960. 4. Анохин П. К-, Физиология и кибернетика, «Вопросы философии», 1957* № 4. 6. Б абекий Е. Б„ К а р п м ан В. Л., Петров Г. М., С к ачко в а А. И., О применении электронного дифференцирующего устройства в физиологических исследованиях, «Биофизика», т. IV, в. VI, 1959, стр. 743. 6. Б е р н ш т е й н Н. А., Некоторые назревшие проблемы регуляции двигательных актов, «Вопросы психологии», 1957, № 6. 7. Бессмертный Б. С, Математические модели эпидемий, их значение и место в эпидемиологии. Тезисы докладов Второго совещания по применению математических методов в биологии, Изд. Ленинградск. ун-та, (1059. 8. Б р а й н е с С. Н., Напалков А. В., С в е ч и н с к и й В. Б., Ученые записки (проблемы нейрокибернетики), М., 1959 (с библиографией из 62 источников!). 9. Б р е й д о М. Г., Г у р ф и н к е л ь В. С, К о б р и н с к и й А. Е., С ы с и н А. Я., Цетлин М. Л., Якобсон Я. С, О биоэлектрической системе управления, сб. «Проблемы кибернетики», М., 1959, № 2. 10. 'Винер Н., 'Кибернетика, пер. с англ., изд. «Сов. радио», 1958. 11. Гершуни Г. В., О различении звуковым анализатором человека сложных раздражений с возрастающим количеством информации, Физиол. журн. им. Сеченова, 1958, №11. 12. Гершуни Г. В., Клаас Ю. А., Луком ска я Н. Я., Линюч ев М. Н., Сагал А. А., (Прием различения человеком слуховых раздражений с возрастающим количеством информации и использование его при изучении действия некоторых фармакологических веществ, «Биофизика», т. IV, в. II, 1959, стр. 158. 13. Глезер В. Д., К характеристике глаза как следящей системы, Физиол. журн. им. Сеченова, 1959, № 3. 14. Г л езер В. Д. и Ц у к е р м а н И. И., О дублировании каналов связи в зрительном анализаторе, «Биофизика», т. IV, в. V, 1959, стр. 620. 15. Глезер В. Д., Цукерман И. И., Разрешающая способность глаза с точки зрения теории информации, «Биофизика», т. IV, в. I, 1959, стр. 55. 16. Г н е д е н к о Б. В., Математическая статистика и задачи практики, Вестник АН СССР, 1960, № 2. 17. Г. Г о п ф е р т, Управление и регулирование в центральной нервной системе человека, в сб. «Процессы регулирования в биологии», Изд. иностранной литературы, 1960. .18. Г у реви ч Б. X., Условные рефлексы фиксации и некоторые вопросы кибернетики движений глаз у человека, «Биофизика», т. V, в. II, 1960, стр. 162. 19. Гутенмахер Л. И., Электрические модели, Изд: АН СССР, 1949. 20. Г у т е н м а х е р Л. И., Электронные информационно-логические машины, Изд. АН СССР, I960. 21. Г. Дришель, Динамика регулирования вегетативных функций, в сб. «Процессы регулирования в биологии», Изд. иностранной литературы, 1960. 22. Г. Д р -и ш с л ь, Регулирование уровня сахара в крови, в сб. «Процессы регулирования в биологии», Изд. иностранной литературы, 1960. 23. Кожевников В. А., Некоторые вопросы измерения и анализа ЭЭГ и теория информации, Физиол. журнал им. Сеченова, 1957, № 10. 24. Крик Ф., Строение вещества наследственности, в кн. «Физика и химия жизни», Изд. иностранной литературы, 1960. 25. К р у ш и н с к и й Л. В., Изучение электрополяционных рефлексов у животных, в об. «Проблемы «кибернетики», № 2, М., 1959. 26. Ляпунов А. А., О некоторых общих вопросах кибернетики, в сб. «Проблемы кибернетики», № 2, М., 1959. 27. Моисеев В. Д., /Вопросы кибернетики в 'биологии и медицине, М, I960 (с библиографией из 82 источников). * 28. Малиновский А. А., Обратные связи в биологических, в частности, в патологических системах. Тезисы докладов Второго совещания по применению математических методов в биологии, Изд. Ленинградск. ун-та, 1959. 124
29. М и р с к и й А., Химические основы наследственности, в кн. «Физика и химия жизни», Изд. иностранной литературы, 1960. 30. Миттельштедт X., Регулирование ib биологии, в сб. «Процессы регулирования в биологии», Изд. иностранной литературы, 1960. 31. Миттельштедт X., Управление 'И регулирование при ориентации живых существ, в сб. «Процессы регулирования в биологии», Изд. иностранной литературы, 1960. 32. Нейман Дж., Вычислительная машина и мозг, Кибернетический сборник № '1, под ред. А. А. Ляпунова и О. Б. Лупанова, Изд. иностранной литературы, 1960. 33. П л и ш к и н Ю. М., Лучник Н. В., Т а л у ц Г. Г., К вопросу о спиральном строении молекул дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК) и механизме их воспроизведения, «Биофизика», т. IV, -в. III, 1959, стр. 1276. 34. Полетаев И. А., Сигнал, Изд. «Советское радио», 1958. 35. Павлов И. П., Избранные произведения, Медгиз, 1950. 36. Попов А. И., Возможности и границы применения математической логики к биологическим проблемам. Тезисы докладов по применению математических методов в биологии, 1959. 37. Симпозиум: проектирование машин, имитирующих поведение человеческого мозга. Кибернетический сборник № 1, под ред. А. А. Ляпунова и О. Б. Лупанова, Изд. иностранной литературы, 1960. 38. С м и р н о в М. С, Б о н г а р д М. М., Гипотеза о механизме фоторецепции в сетчатке (аналогии между рецепторами сетчатки и полупроводниковыми элементами), «Биофизика», т. IV, в. II, 1959, стр. 181. 39. С м и р н о в М. С.у Б о н г а р д М. М., Моделирование цветного зрения, «Биофизика», т. IV, в. VI, 1959, стр. 702. 40. Смирнов Л. iB., Приложимость вероятностных методов в исследовательской работе биологов. Тезисы докладов по применению математических методов в биологии, 1959. 41. Суз ер ленд У. Р., Магглин М. Дж., Сузерленд И., Электромеханическая модель простых животных. Кибернетический сборник № 1, под ред. А. А. Ляпунова и О. Б. Лупанова, Изд. иностранной литературы, 1960. 42. Т а х.т а д ж я н А. Л., Эволюция >в- терминах кибернетики и общей теории игр. Тезисы докладов по применению математических методов в биологии, 1959. 43. Учебник физиологии под ред. К. М. Быкова, М., 1954. 44. Уолтер У. Г., Электрическая активность головного мозга, .в кн. «Физика и химия жизни», Изд. иностранной литературы, 1960. 45. |Ф р о м м е Г., Модели для воспроизведения элементарных реакций животных, в сб. «Проблемы регулирования в биологии», Изд. иностранной литературы, 1960. 46. X е н з е л ь, Регулирование температура тела, в сб. «Проблемы регулирования в биологии», -Изд. иностранной литературы, 1*960. 47. Чхаидзе Л. В., Основные задачи изучения координации произвольных движений человека с биофизической точки зрения, «Биофизика», т. VI, в I, 1960, стр. 98. 1 48. Ш м а л ь г а у з е н И. И., Количество фенотипической информации и скорость естественного отбора. Тезисы докладов по применению математических методов в биологии, 1959. 49. Экклс Дж., Физиология нервных клеток, Изд. иностранной литературы, 1959. 50. Эшби У. Р., Введение в кибернетику, Изд. иностранной литературы, 1959. 51. Воскресенский А. Д., Прохоров А. И., Военно-медицинский журнал, 1950, № 6. 52. В о с к р е с е н с к и й А. Д., Прохоров А. И., «Советское здравоохранение», 1950, № 8. 53. В о с к р е с е н с к и й А. Д., Прохоров А. И., «Советское здравоохранение», 1960, № 2. 54. Использование электронных вычислительных машин в диагностике. Обзор иностранной литературы (сост. А. Д. Воскресенский), «Зарубежная радиоэлектроника», 1960, № 4. 55. Baker D., Ellis R. M., Fr a nkl i n D. L. and Rushmer R. F., Some engineering aspects of modern cardiac research, Proc. of the IRE, 1959, v. 47, № 11. 56. Fog el L. Y., New instrumentation concepts for manned flight, Proc. IRE, 1959, v. 47, № 11. 57. W a 11 e r A. F г е у g a n g, Some functions of -nerve cells in terms of an equivalent network, Proc. IRE, 1959, v. 47, № 11. 58. Led ley R. S. and Lusted L. В., The use of electronic computers in medical data processing, Transactions on Medical Electronics, 1960, № 1. 59. Le'dley R. S. and Lusted L. В., The use of electronic computers to aid in medical diagnosis, Proc. IRE, 1959, v. 47, № 11. 60. Led ley R. S. and Lusted L. В., Reasoning foundations of medical diagnosis, Science, July 1959, v. 130, №> 3366. 125
61. Medical diagnosis «and cybernetics by Dr. Francois Paycha to be presented at a symposiaum on the mechanisation of though processes, National Phys. Laboratory, Teddington, Middlesex, England, 1958. 62. Lawrence Stark, Stability oscillations and noise in the human ptupiil servomechanism, Proc. IRE, 1959, v. 47, № 11. 63. Homer iR: Warner, The use of an analog computer for analysis of control mechanisms in the circulation, Proc. IRE, 1959, v. 47, № 11. 64. He й ф a x С. А., Проблема белка в биологии и медицине, в сб. «Некоторые философские вопросы теоретической медицины», ИЭМ, Л., 1958. 65. Меницкий Д. Н., Кибернетика и некоторые вопросы физиологии нервной системы, в сб. «Некоторые философские вопросы теории медицины», ИЭМ, Л., 1958. 66. Соколов Е. Н., Восприятие и рефлекторная деятельность, «Вопросы психологии», 1957, № 6, 20. 67. Фролов Ю. П., Моз.г и современная кибернетика, «Вопросы философии», 1957, № 3. 158. П а р и н В. В., Некоторые итоги и перспективы применения радиоэлектроники в медицине и биологии, Вестник АМН' СССР, 5, 27, 1960. 69. М а р г у л и с И. С, Эффективность экстракорпорального кровообращения в эксперименте при использовании различных режимов искусственного кровотока, «Эксперим. хирургия», 1960 № 2, 12. 70. В и ш н е в с к и й А. А., Шик Л. Л., X о д о р о в Б. И., Кибернетика в хирургии, «Эксперим. хирургия», 1959, № 1, 6. \ 71. Певзнер М. Р., Успехи медицинской электроники, «Мед. промышл. СССР», 1960, № 6, 59. 72. Г е с е л е в и ч А. М., О техническом переоборудовании современных операционных, «Мед. промышл. СССР», 1960, № 2, 7. 73. В а й н р и б Е. А., Эфрос Г. А., Фрид Е. А., Некоторые вопросы теории механического сердца, «Мед. промышл. СССР», 1956, № 2, 14. 74. Они же, «Мед. промышл. СССР», 1956, № 3, 32. 75. В а й н р и б Е. А., Фрид Е. А., Мартынов Л. Н., Ананьев М. Г., М у ш е г я н С. А., Левицкая Л. А., Аппарат для искусственного кровообращения, «Мед. промышл. СССР», 1957, № 12, 50. 76. П етр о в ски й Б. В., Е ф у н и С. Н., Рабинович Н. И., Соловьев Н. А., Использование электроэнцефалографии при общем обезболивании, «Мед. промышл. СССР», 1960, №> 6, 14. 77. Б р а й н е с С. Н., С в е ч и н с к и й В. Б., Кибернетика в биологии и медицине, «Новый мир», 1960, № 8, стр. 202. 78. Я р м о л ю к С, Электронная машина помогает врачу, «Сов: Россия» 5 авг. 1960 г. 79. Bostrom R. S., Sawyer H. S., To lies W. E., Instrumentation for automatically prescreening cytological smears, Proc. IRE, 1959, 47, 11, 1895. 80. В i с k f о г d R., Computational aspects of brain function, Trans, on Med. Electr., 1959, ME-6, 131, 164. 81. Trans, on Med. Electronics, ME-6, 1, 1959.* 82. Вишневский А. А. и др., Кибернетика в хирургии, «Эксперим. хирургия», 1959, 1, 6. I 83. Статистический анализ состава госпитализированных в Ленинграде в 1955 г., Медгиз, 1958. А. Д. ВОСКРЕСЕНСКИЙ а А. #• ПРОХОРОВ ПРОБЛЕМЫ КИБЕРНЕТИКИ В МЕДИЦИНЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ФУНКЦИИ Изучение функций организма с помощью методов и средств кибернетики имеет вполне определенную направленность. Любой паталоги- ческий процесс приводит к изменениям физиологических функций. Они носят преимущественно компенсационный характер (когда повреждение какого-либо органа не вызывает заметных 'нарушений в работе центрального регулирующего аппарата) или связаны с расстройствам системы регуляции. 126
В обоих случаях кибернетический подход к исследованию «процессов регуляции жизнен'ных функций организма имеет целью вьняснить: 1) структуру системы регулирования; 2) ее динамические характеристики; 3) индивидуальные варианты! динамики регулирования функций; 4) возможные нарушения в системе регулирования функций. Структура системьи регулирования. Теория автоматического регулирования позволяет описать и количественно охарактеризовать структуру физиологической системы независимо от ее конечного назначения, морфологических особенностей и функциональных свойств элементов [Л. 30]^. Структурная аналогия технической и физиологической системы регулирования позволяет представить -последнюю схематически в виде замкнутого контура. В зависимости от степени изученности физиологической системы ее структурная схема может иметь различную сложность. Так, систему регулирования уровня сахара крови в терминах теории регулирования можно представить как многоконтурную систему, причем отдельные органы ее (печень, островковый аппарат поджелудочной железы) обладают способностью к саморегулированию [Л. 22]. Подобные, достаточно сложные схемы построены для описания регуляции дыхания, давления крови в сосудах, терморегуляции и т. д. [Л. 21]. Структурные схемы важны! для понимания процессов физиологической регуляции. Однако их построение еще не означает возможности необходимой для синтеза количественной характеристики системы, так как на современном уровне знаний мы не можем математически описать функции каждого элемента (звена) физиологической системьи. Каким же образом можно исследовать физиологическую систему, не зная количественных характеристик ее элементов, и что дает представление системы в виде замкнутого контура регулирования? Задача сводится к исследованию динамических свойств системьи, строение и элементы которой известны неполностью. Теория регулирования -предоставляет в распоряжение экспериментатора специальные методы исследования таких систем. Динамические характеристики системы регулирования. Метод исследования подобных систем состоит в применении искусственных воздействий определенный видов и регистрации ответных изменений регулируемой величины^ Так, например, при изучении регуляции уровня сахара в крови методом воздействия на систему может служить внутривенное введение раствора глюкозы [Л. 21]. Экспериментальные данные (регуляции уровня сахара крови, водородных ионов в крови, количества выводимого с мочой азота и хлоридов, частота пульса и др.) подтверждают правильность представления систем физиологической регуляции как замкнутьих контуров, реагирующих на изменения регулируемой величины. В результате статистической обработки экспериментальных и клинических данных могут быть установлены динамический тип данной физиологической системьи регулирования, его варианты в норме и патологии. Временные характеристики колебательного процесса поддаются точному измерению и по ним можно судить о качестве регулирования [Л. 21]. Индивидуальные варианты динамики регулирования функций. Выяснение особенностей работь» физиологических систем регулирования у здорового или больного человека является первым этапом исследования. При анализе необходимы сравнительная оценка результатов, отнесение данного индивидуума к той или иной 1 См. список литературы на стр. 124. 127
группе, характеризующейся сходными свойствами физиологических систем, и определение качества регулирования. В медицине используется большое количество физиологических «проб, применяемые как при профилактических осмотрах, так и три диагностике различных патологических состояний (исследование частоты пульса и давления крови до и .после физической нагрузки, проба с сухоядением и водной нагрузкой при исследовании почек и др.)- 'По результатам этих проб судят о 'функциях или о степении нарушения работы отдельных органов. Меньшее внимание уделяется тому факту, что физиологические «пробы отражают не только состояние органов, но и особенности системы регуляции функций, присущие отдельному больному. Между тем ряд исследований (показывает, что индивидуальный тип регулирования физиологических функций (форма кривькх переходного .процесса после воздействия на систему) отличается постоянством для различных условий опыта: при различных состояниях организма, лри изменении вида и величины нагрузки и т. д. Такие данные лолученьи при изучении изменений уровня сахара в крови, -терморегуляции, регулирования кровообращения, кровотока в коже, реакции зрачка на свет и других физиологических реакций на искусственно вызванное изменение регулируемых величин. Различия в динамике регулирования определяются в основном тенденцией к периодическому или апериодическому течению затухающего колебательного процесса [Л. 21]. Весьма интересно сопоставить формы кривых регулирования при некоторых патологических состояниях с учетом типов динамики регулирования, характерных для различный больных. Выполнение этой задачи возможно с (помощью методов теории регулирования, но связано с определенными трудностями, прежде всего из-за необходимости получения результатов, достаточно четко отражающих особенности динамики регуляции в живом организме. Трудности этого рода преодолеваются с помощью электронных приборов, позволяющих точно регистрировать физиологические «показатели организма в условиях его нормальной деятельности и автоматически записывать результаты измерений в виде кривых. Такие (приборы! разрабатываются, в частности, для исследования сердечно-сосудистой системы [Л. 55]. Кроме того, как показывают электрофизиологические исследования функций рецептаров, -в физиологических системах регулирования может «измеряться» не только величина параметра, но и скорость изменения ее во времени. Следовательно, регулирование функций в организме осуществляется как по параметру, так и по .производной. Для регистрации скорости изменения физиологической величины и автоматической записи результатов необходимы более сложные приборы — электронные дифференцирующие устройства [Л. 5]. Трудности второго рода, препятствующие использованию методов теории регулирования для исследования физиологических систем, обусловлены сложностью их структуры и функций. Физиологические системы регулирования имеют сложную схему из .нескольких замкнутых, взаимно влияющих друг на друга контуров. Параметры этих систем зависят от режима работы, который в свою очередь определяется совокупностью многочисленных взаимодействующих факторов. Такими факторами, влияние которых на режим работы системы особенно -важно, но недостаточно изучено,- являются* изменения местного и общего характера, возникающие при 'патологических состояниях. Так, «при гипертонической болезни сдвиги параметров системы, регулирующей давление крови в сосудах/ могут быть вызваны изменениями стенок сосудов, изменениями рецепторного аппарата дуги аорты и каро- тидного синуса, нарушением питания мышцы сердца, поражением центральных регулирующих а«ппаратов в головном мозге и т. д. Естественно, что в этих условиях оценка качества регулирования затруднительна 128
и требует статистических исследований, математических и экспериментальных методов. Нарушения ,в физиологических системах регулирования. Большую группу заболеваний можно рассматривать как на.рушен.ие систем регулирования физиологических функций. К ним .можно отнести: гипертоническую 'болезнь, язвенную болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки, ряд нервных и психических расстройств и другие заболевания. Сложность систем регуляции физиологических функций в организме .не позволяет количественно характеризовать патологические типы регуляции и проверять существующие гипотезы с помощью физико-технических моделей. Однако попытки классифицировать патологические состояния с позиций теории автоматического регулирования представляют определенный интерес, так как дают возможность критически оценить применяемые методы исследования и лечения. А * * Исследование регуляции физиологических функций на основе представлений теории автоматического регулирования открывает новые возможности для объяснения патогенеза заболеваний,. Методы теории регулирования могут быть «применены для количественного изучения процессов регуляции функций в норме и патологии. На современном этапе развития физиологии и патологии количественный подход к изучению процессов регуляции в организме возможен главным образом в .масштабе целостного организма без дифференцировки отдельных замкнутые контуров и их связей в сложной многоконтурной системе. Экспериментальное изменение какой-либо физиологической величины и регистрация переходного процесса при возвращении ее к исходному уровню дают возможность количественно характеризовать процесс регулирования в системе целого организма. При выполнении определенных условий этот метод может быть применен независимо от того, насколько известны структура системы, функции и 1связи элементов и физико-химические механизмы процесса регуляции. В любом случае мы исходим из предположения, что имеется система замкнутых .контуров регулирования, состоящая из измерительных элементов (рецепторов), центров регуляции и регулирующих органов, связанных нейро-гумаральными «механизмами. Представление об автоматической регуляции функций не противоречит .идеям учения о высшей нервной деятельности. Система регулирования реагирует, с одной стороны, на «возмущающие» воздействия, вызывающие изменения регулируемой величины, с другой стороны —на управляющие воздействия, вызывающие «перенастройку» регулятора на новый уровень. С позиции учения о высшей нервной деятельности высшим регулирующим и управляющим органом является кора головного мозга. Возможность выработки условный рефлексов показывает, что деятельность коры головного мозга обеспечивает интеграцию всех изменений внешней и внутренней среды и играет основную роль в «настройке» центров регуляции вегетативных функций. В свете этой концепции исключительно интересно сопоставить количественные характеристики процессов регулирования в норме и патологии с типовыми особенностями высшей нервной деятельности. По мере развития технических методов исследования и накопления количественных знаний о функциях элементов физиологических систем возникают задачи более сложного типа. Если экспериментально могут быть определены характеристики афферентной части замкнутой системы (например, зависимость частоты импульсов в чувствительном нерве от уровня регулируемой величиньи) и характеристики эфферентной части (зависимость импульсации1 в эфферентном нерве и уровня регулируемой величины от импульсации в чувствительном верве), то возможны по- 9—572 129
строение синтетической модели и предсказание поведения системы. Другая задача, которая также поддается решению методами теории регулирования, состоит в том, чтобы на основании известных характеристик поведения 'системы в целом и характеристики одной из ее частей рассчитать характеристики другой части. Выявление характеристик отдельные звеньев системы регулирования, расчет поведения звеньев и системы в целом требуют привлечения сложного математического аппарата и использования средств технической кибернетики. Вопросы, для решения которых целесообразно использовать методы и средства кибернетики, возникают в различных разделах физиологии и паталогии: -при исследовании гемодинамики, терморегуляции, газового состава крови, тканевого дыхания и т. д. Одним из важнейших направлений кибернетического исследования функций в нормальных и патологических условиях деятельности организма является изучение «природы сердечного автоматизма и связанных с работой сердца биоэлектрических явлений. В диагностике заболеваний сердечно-сосудистой системы, при оценке состояния больного на операционном столе и в некоторых других случаях большое значение -придается данным электрокардиографии. Электрокардиограмма представляет собой сложную многофазную кривую, форма которой зависит от конституциональных особенностей больного (нацрммер, от направления электрической оси сердца) и от тех изменений в мышце и приводящей системе сердца, которьие возникли в- связи с болезнью. Для анализа электрокардиограммы важны теоретические «предпосылки, объясняющие механизм формирования результативной кривой. Проверка этих предпосылок возможна с помощью электронного устройства, моделирующего электрическую активность сердца и позволяющего имитировать различные типьг нормальных и патологических электрокардиограмм в нескольких отведениях и тем самым выяснить причины изменений формы суммарной кривой [Л. 1, 2]. Для изучения зависимости между потенциалами, возникающими в сердце, и потенциалами на -поверхности тела, используется так называемый динамический имитатор сердца {Л. '27]. Он состоит из схемы, воспроизводящей электрическую активность сердца, -и модели туловища человека, токопроводящие свойства которой близки к естественным. Внутри модели находится диполь, связанный с электрической схемой. Модель 'позволяет изучить динамику по«верхностных потенциалов при изменениях электрических характеристик диполя, формы туловища и электро«пр0'водности внутренних сред. Если модель достаточно точно отражает какую-либо сторону сложного процесса функционирования физиологической системы,-то совпадение результатов моделирования с данными клинического обследования больного может служить аргументом при обосновании диагноза. Метод моделирования патологического процесса с диагностическими целями применялся и раньше, например в клинике инфекционных болезней, когда взятым от больного материалом заражалось экспериментальное животное, и по развившимся изменениям делал.ись вьиводы о природе возбудителя. В этом смысле использование специальных электронных устройств — новый метод моделирования патологических процессов, обладающий определенными преимуществами, например, при воспроизведении биоэлектрических явлений. Кибернетическая тематика не случайно концентрируется в области исследования функций сердечно-сосудистой системы. Операции на сухом сердце, «пластика крупных сосудов, применение гипотермии и ганглиоблокаторов, развитие методов-восстанозления жизненных функций при терминальных состояниях и другие достижения клинической медицины должны быть обеспечение соответствующими исследованиями процессов регулирования функций сердечно-сосудистой 130
системы в норме и при патологических состояниях. Клиника и физиологические лаборатории располагают в этой области наиболее точными методами исследования. Кроме того, современные хирургические вмешательства на органах грудной клетки требуют все более сложного технического оборудования и решения ряда задач кибернетического характера. Первая задача состоит в том, чтобы на основе кибернетических методов выработать схему регуляции сердечно-сосудистой деятельности и определись количественные характеристики системы в норме и патологии. Вторая задача связана с использованием для изучения физиологических функций специальной аппаратуры: приборов/измеряющих биоэлектрические эффекты (электрокардиография, электроэнцефалография, электронейрография, электромиография и т. д.), и приборов, .измеряющих неэлектрические характеристики путем преобразования .механических, акустических, химических и других величин в электрические сигналы (фонокардиография, измерение пульса, давления крови, кровенаполнения органов, насыщения крови кислородом, дьихания и т. д.) [Л. 68]. Сущность этой задачи сводится к тому, чтобы получить от црибороз максимальную информацию о функциях организма. Помимо высокой чувствительности и точности измерительных приборов, необходимым условием получения полной информации является непрерывная одновременная регистрация измеряемых величин, наблюдение динамики их изменений при различных состояниях организма. Следовательно, нужны устройства для длительной автоматической регистрации с несколькими каналами записи. Использование методов теории информации и кибернетических устройств означает большую или меньшую степень автоматизации переработки информации, получаемой от датчиков. Это как бы подготовительный этап для решения третьей задачи — автоматического анализа и оценки состояния организма. Действительно, если прибор непрерывно регистрирует в виде кр.ивой какую-либо -важную функцию организма и автоматически выделяет те или иньие частоты и амплитуды, то технически .выполнима градуировка его показаний в терминах состояния организма, например: «удовлетворительно», «опасно», «шок», «2-я стадия наркоза» и т. п. Более того, данные с выхода автоматического анализатора могут -подаваться непосредственно на устройство, регулирующее режим работы аппарата, подающего наркоз, аппарата искусственного кровообращения и других средств воздействия на организм. Полная оценка состояния организма требует обобщения всей совокупности показателей с учетом исходного состояния и характера их изменений -во «времени. Автоматизация этого процесса весьма трудна. Практически наиболее важна оценка состояния больного на операционном столе и в послеоперационном периоде, когда возможны внезапные и резкие патологические сдвиги, требующие немедленного вмешательства врача. Потребность в автоматических устройствах, мгновенно дающих полную и предельно ясную информацию, обусловлена «...чрезвычайностью самого хирургического вмешательства, протекающего в обстановке, когда уже не часы и минуты, а часто секунды определяют успешность или пагубность применяемого воздействия» [Л. 82]. В этих условиях наличие множества разнообразных приборов, данные которьих требуют предварительного анализа для перевода на «клинический язык», затрудняет и замедляет общую оценку состояния больного. В автоматическом авализе нуждаются, например, данные электрокардиограмм, так как при операциях на органах грудной полости выявление отклонений кардиограммьи, установление их величины, характера и значения ценны лишь в случае немедленного реагирования на их возникновение. «Поэтому мы считаем вполне своевременным поставить вопрос 9* 131
о создании аппаратуры, которая будет обеспечивать автоматическое получение и первичную обработку не только отдельных данных, но и всей их совокупности. Эта обработка должна в конечном итоге сводиться к определенным заключениям, -начиная от частных и кончая общими, поз-воляющими предпринимать на их основе определенные действия. В ряде случаев эти действия частично или полностью смогут выполняться автоматически соответствующими аппаратами» [Л. 82]. Возможность такого автоматического анализа подтверждена практически. Использование специальных анализаторов кривых, аналоговых и цифровых электронных вычислительных машин позволило практически мгновенно улавли.вать отклонения от нормьи в состоянии испытуемых людей [Л. 27]. В Институте хирургии им. А. В. Вишневского установлены цифровая электронная вычислительная машина и другие электронные вычислительные устройства {Л. 78] для (обработки клинической информации. Разработка диагностических машин -велась также группой киевских ученых (Амосов, Глушков, Гнеденко и др.). Кроме того, автоматический контроль за состоянием больного желателен при таких заболеваниях, как, например, инфаркт миокарда, некоторые коматозньие состояния, и в других случаях тяжелого или бессознательного состояния. АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ Проблема кибернетического исследования «процесса постановки диагноза и выработки пла-на лечения привлекла к себе внимание врачей, математиков и инженеров. Интерес ,к этой -проблеме вызван главным образом стремлением повысить эффективность методов постановки диагноза. Диагностическая оценка информации о больном и болезни нередко становится исключительно трудной, и поэтому идея применения электронных -вычислительных машин в постановке диагноза закономерна на данном этапе развития медицинской науки. Помимо личньих качеств врача результаты диагностического «процесса зависят от: ;1) уровня знаний в области физиологии и патологии; 2) -наличия методов и приборов, дающих объективные сведения о состоянии больного, о признаках, позволяющих установить диагноз. Рост объема информации, «необходимой при постановке диагноза, происходит настолько быстрыми темпами, что эти возможности во многих случаях используются далеко не полностью К В обследовании больных все больший вес приобретают методы, основанные на применении специальных электровньих приборов. Их особенностями являются высокая чувствительность и точность, (позволяющие выразить результат графически или математически. Однако расшифровка и оценка полученных данных требуют специальных знаний и времени. Дальнейшее развитие диагностической техники неизбежно повлечет за собой увеличение числа высококвалифицированных специалистов, занятых исключительно истолкованием разнообразных графиков, кривых и математическими расчетами. Врачу приходится иметь дело с непрерывно возрастающим количеством данных и оперировать ими по в'се более сложным логическим схе- 1 Некоторое представление об объеме медицинской информации дают следующие цифры [Л. 61]. Если в каждом из 4 785 периодических медицинских изданий мировой литературы имеется по четыре статьи, интересные для специалиста, то он должен читать и запоминать 638 статей в день. Согласно библиографическому справочнику 1959 г., изданному в США, только по вопросам электроники в медицине насчитывалось в это время около 6 000 работ. 132
мам, икричем в практической .работе .врач не может использовать аппарата .математики и математической логики вследствие сложности и трудоемкости их методов. На качество диагностики значительно влияет также время, необходимое для полноценного авализа картины заболевания и постановки диагноза. При большом количестве больньих, при необходимости неотложной диагностики, вызванной состоянием больного, и в силу других обстоятельств неизбежное ограничение времени для постановки диагноза может привести к ошибкам. Появление в арсенале технических средств медицины электронных вычислительных машин позволило наметить пути преодоления этих «препятствий совершенствования диагностики. Возможности использования таких машин в клинике обусловлены тем, что они могут: 1) хранить в «памяти» сведения, намного превышающие знания отдельного врача; 2) оперировать с имеющимися данными с огромной скоростью (десятки тысяч вычислений в секунду); 3) .решать любые задачи, которые могут быть сведеньи к последовательности элементарных математических операций. Задача специалистов-медиков — отбор исходных данных и критическое осмысливание логических связей между отдельными факторами в процессе постановки диагноза. Математики должны разработать методы анализа медицинской информации с помощью аппарата математики и математической логики. Конечной целью этих работ следует считать разработку алгоритмов «постановки диагноза и других сопутствующих задач. Специалистам всех «профилей совершенно необходимо с достаточной степенью ориентироваться в задачах и возможностях смежных специальностей. ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МАШИН ДЛЯ ПЕРЕРАБОТКИ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В общей форме вопрос может быть поставлен так: каково соотношение мышления врача и логико-математического содержания алгоритма (моделирующего процесс постановки диагноза врачом)? Выяснение этого вопроса важно «по той причине, что высказывания против «автоматической диагностики» чаще -всего опираются на необоснованное представление о полной замене врача машиной-диагностом. Не сведется ли роль врача к обязанностям собирателя данных для машиньи? Иными словами, не будет ли диагноз целиком передоверен машине? Этот вопрос вытекает из специфики мышления врача в процессе постановки диагноза. Индивидуальность человека, неповторимые анатомические, физиологические и психические его особенности — вот с чем приходится сталкиваться врачу у постели больного. Эти особенности накладывают свой отпечаток на проявления и течение болезни. Знаниям и опыту врача противопоставляются тысячи неуловимых оттенков, мелочей, которые невозможно изучить заранее по руководствам и которые каждый раз встречаются в новых неожиданных сочетаниях. Врач получает некоторые данные о больном из разговора с ним, физического обследования и из лабораторных анализов. Затем врач оценивает относительную важность отдельных признаков заболевания и, составив общее представление, мысленно перебирает и анализирует все возможные заболевания, которые могут быть у больного. В результате врач приходит к определенному диагностическому выводу, который он 133
может обосновать с большей или меньшей степенью уверенности, Однако попытка формализовать эту схему в такой степени, чтобы детально •проследить весь ход мышления врача, — далеко не простая задача. Машина, действующая по схеме простого совпадения признаков болезни у данного пациента и .в руководствах по диагностике, окажется столь же плохим диагностом, как и несведущий в -медицине человек, способный быстро прочитать терапевтический справочник. Однако, даже вооружив машину всеми специальными сведениями, которые содержатся в медицинской литературе и которыми обладает врач, мы не обнаружим в диагностическом «мышлении» машины и врача полного сходства. В поисках признаков заболевания, и в оценке их диагностического значения, и в выборе метода лечения своеобразие индивидуальных особенностей больного осмысливается врачом в какой- то степени субъективно на основе его личньих способностей и опыта. «...врач может также заметить, что после осмотра больного у него нередко появляется какое-то «особое чувство» о том, что представляет собой данный случай. Это «чувство» трудно объяснить, возможно, оно является результатом обобщения всех впечатлений и представлений о том, каким образом найденные признаки могли объединиться в данном больном: его общем состоянии, внешнем виде, выражении лица « т. д.» (Л. 60]. Такие интуитивно возникающие мысли 'нередко относят к области врачебного искусства в постановке диагноза. Несомненно, что они оказывают влияние на оценку симптомов, установление диагноза и выбор лечения. Несомненно также, что интуиция (или врачебное искусство) является неизбежным фактором в постановке диагноза, так как на современном уровне знаний мы не можем охватить точным анализом все бесконечное разнообразие индивидуальных оттенков в проявлении болезни и не можем однозначно истолковать многие найденные признаки. В чем же тогда заключаются преимущества применения электронных (вычислительных -машин в .постановке диагноза? Очевидно, что они проявятся только в той области диагноза, которая поддается логико- математической интерпретации. Сущность .проблемы состоит в том, что- бьи отделить диагностические факторы, поддающиеся точному анализу, от суждений интуитивного характера. Изучение диагностического процесса показывает, что ряд вопросов, которые в настоящее время врач вынужден решать по интуиции, может быть решен методами математики и математической логики. Прежде всего врач не всегда полностью использует даже элементы обычной логики просто в силу ограниченного объема знаний. Это вполне понятно, т'ак как врач не может быть специалистом одновременно в нескольких областях медицины. Поэтому всегда вероятен случай, когда врач при постановке диагноза рассматривает не все возможные для данного больного заболевания. Использование машин позволяет устранить этот источник диагностических ошибок. 'Второй источник ошибок состоит в невозможности для врача использовать аппарат математической статистики. Практически представления теории вероятностей так или иначе включаются в оценку симптомов. Врач учитывает, например, ври сомнении в диагнозе наличие эпидемии, редкость или распространенность заболевания и пр. Однако эти оценки интуитивны и могут оказаться неверными. Электронные вычислительные машины, хранящие в «памяти» необходимые данные текущей статистики и сведения из истории болезни, могут дать Цужные врачу статистические показатели и величиньи вероятностей заболеваний, рассматриваемые в процессе постановки диагноза. Таким образом, может быть сужена область интуитивной диагностики и устранен ряд источников диагностических ошибок. 134
В той или иной мере субъективные ощущения больного и элементы анемнеза всегда будут являться составными частями программ для дифференциальной диагностики. Такие факторы, как характер боли, локализация ее .при покойном .положении больного, иррадиация болей, наличие «предшествующих приступов, невозможно отбросить, даже имея показания приборов, измеряющих другие симптомы. Кроме того, в диагностическом алгоритме могут помимо признаков болезни учитываться и данные о больном, такие, как, например, пол, возраст, тип высшей нервной деятельности, индивидуальные физиологические показатели и т. д. Это до некоторой степени конкретизирует «автоматическую диагностику», создает возможность перехода от «диагноза болезни» к «диагнозу -больного». Таким образом, обладая огромным объемом «памяти», статистическими данными, полным арсеналом логических схем и математических средств, машина полностью использует сведения о больном и обеспечит выигрыш в быстроте и точности постановки дагноза. Принцип осуществляемого машиной логического анализа можно представить себе в виде сортировки множества отдельных карточек, на каждой из которых указан определенный комплекс симптомов [Л. 54, 59, 60, 61]. Начав проверку то первому признаку, записанному в карточке исследуемого больного, машина оставит для дальнейшего анализа те карточки, в которых этот признак обозначен как положительный, и отбросит те карточки, где этот признак отсутствует. Если дифференцировочный признак в карточке больного обозначен как отрицательный, для анализа будут, наоборот, оставлены карточки, .в которых этот признак отсутствует. Подобный процесс отбора повторяется по каждому признаку, обозначенному в карточке больного. В результате остается одна или несколько карточек с возможными для данного 'больного диагнозами. Точность машинного диагноза зависит от ряда факторов и прежде всего от уровня диагностических знаний. Заболевания, для которых установлены симптомы, встречающиеся только при данном заболевании, будут при наличии таких симптомов у больного диагностированы однозначно. Если дифференциальный диагноз не может быть праведен на основе столь типичных признаков, машина выдаст несколько возможных диагнозов. Второй фактор, определяющий точность диагноза, — качество обследования больного. Больной может быть обследован -не «полностью, т. е. на его карточке будут указапы не все признаки, имеющие значение для дифференцирования. В этом случае число диагнозов, выданных машиной, очевидно-, увеличится. Однако и при этих условиях логические возможности машины могут быаъ использованы для уточнения диагноза. Для этого в алгоритм дифференциального диагноза понадобится ввести схему логического анализа оставшихся карточек по таким признакам, наличие которых не проверялось у данного больного. Логический анализ позволит найти минимум дальнейших исследований, результаты которых помогут сократить перечень возможных диагнозов. Это уменьшит сроки обследования и избавит больного от ненужных, не безразличный для него диагностических процедур. Третьим фактором, определяющим точность диагноза, является качество набора диагностических карточек. Он должен быть составлен на основе только тех случаев, когда установлен и подтвержден окончательный диагноз. Чем более полно состав карточек отражает совокупность реальных больных с различными комбинациями признаков, чем большее количество важньих для постановки диагноза признаков будет учтено в каждой диагностической карточке и тем точнее, разумеется, окажутся результаты) анализа. В алгоритм постановки диагноза могут быть также включены схемы проверки исходных данных о больном «а логическую состоятельность. В простейшем случае ма'шинц не вьидаст никакого диагноза, если введен- 135
ные сведения противоречивы! и не совпадают с данными хотя бы одной карточки. В тех случаях, когда возможности диагностического обследования больного исчерпаны и результаты анализа не дают однозначно определяемого диагноза, программой может быть .предусмотрено вычисление вероятности каждого из возможные при данной клинической картине диагнозов. Вычисление вероятности диагноза также легко представить наглядно. При достаточно большом -наборе карточек число их, оставшееся после сортировки, будет, как правило, больше числа возможных диагнозов, обозначенных на этих карточках, «потому что одно и то же заболевание может давать различную клиническую картину, и каждый вариант картины записан на отдельной карточке. Отношение толщины всей «пачки оставшихся после сортировки карточек можно рассматривать как вероятность этого диагноза. Аналогичный ра'счет может быть произведен для каждого из возможных диагнозов. Точность расчета повышается с увеличением числа записанных на карточках вариантов. Подобные простые устройства с «перфокартами описаны в литературе [Л. 54, 58, 59, 60, 61]. При использовании электронных вычислительных машин необходимые статистические показатели для расчетов хранятся в «памяти» машины. Он'и должны периодически уточняться, так ка их величина зависит от некоторых переменные факторов, например от уровня заболеваемости дифференцируемыми патологическими формами. Кроме того, статистические показатели связи между комбинациями симптомов и болезнями должны уточняться по мере обогащения картотеки (или «памяти» машины) новыми вариантами. Процесс пересчета показателей может быть запрограммирован и будет выполняться машиной автоматически. В память машины могут записываться полученные при очередных обследованиях показатели, оцределяющие состояние здоровья больного. Накопление их позволит определять индивидуальные вариации «нормы» и оценивать возникающие отклонения более точно, чем при сравнении с общей нормой [Л. 59]. Машина может также производить статистическую обработку данные и расшифровывать результаты отдельных диагностических исследований (электрокардиограмм, электроэнцефалограмм и др.)- Эти функции машины особенно 'важ.ны при необходимости анализа редких и сложные случаев. Быстрый «просмотр» машинного «архива» и производство необходимых расчетов дадут в руки врачу нужные вероятностные показатели и напомнят о возможные в данном случае вариантах патологии. Наконец, машина может вычислять показатели связи между методом и исходом лечения. На основе этих показателей и результатов диагноза с помощью аппарата теории .статистических решений может быть рассчитан прогноз и выработан план лечения с наибольшей вероятностью благоприятного исхода (Л. 58, 60]. Успешное использование электронных вычислительных машин зависит от степени ценности и достоверности входной информации. Бедная данными история болезни, неправильно выполненное лабораторное исследование, ошибочное истолкование результатов диагностических процедур и пр. будут служить источником ошибок на выходе машины. Целесообразность и возможность автоматической диагностики определяются врачом после предварительного ознакомления с больным, а поставленный машиной диагноз не должен считаться абсолютно верным. Индивидуальные особенности больного могут резко варьировать и искажать типичную клиническую картину болезни. Непосредственный контакт с больным поддерживает врач; его задачей остается корректировать диагноз и лечебные мероприятия в соответствии с индивидуальными особенностями больного, не учтенными в алгоритме диагноза. 136
Машина — только помощник врача, обеспечивающий при умелом ее применении предельное использование теоретических достижений медицину. АВТОМАТИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ В МЕДИЦИНЕ Изучение функций организма на основе представлений теории автоматического регулирования и возможности переработки информации о состоянии организма с помощью средств кибернетики позволяют выдвинуть задачу автоматического управления физиологическими системами. Примером «простого» управления может быть автономный генератор импульсов для стимуляции мышцы сердца. Это — миниатюрный генератор импульсного напряжения, выполненный на полупроводниках. Прибор устанавливается вблизи сердца, например в подкожной клетчатке области груди. Генерируемые импульсы через стимулирующий электрод возбуждают сердечную мышцу. Источник питания — никелево-кадмиевый аккумулято;р — заряжается от внешней .магнитоиндукционной системы». Частота повторения импульсов постоянная: 80 имп/сек. В данном случае мы говорим о «простом» управлении, так как прибор имеет неизменные параметры. Независимо от состояния организма (сон, бодрствование, покой, работа, патологические сдвиги) генерируются импульсы длительностью 1,5 мсек и амплитудой 2 в [Л. 71]. Помимо технической сложности изготовления такого генератора, при конструировании его должны быть изучены и учтены свойства мышцы сердца, геометрические и гемодинамические характеристики сердечных полостей и т. д. Следовательно, выбор характеристик требует предварительного анализа обширной информации о физиологической системе. При дальнейшем совершенствовании конструкции подобных генераторов их^ режим работы будет регулироваться на основе информации о состоянии управляемого органа и всего организма. Другой пример .автоматического управления — управление дыханием. Одна из задач управления дыханием состоит в том, чтобы использовать биоэлектрические потенциалы дыхательной мускулатуры для регулировки степени нагнетания воздуха в легкие аппаратом искусственного дыхания. При такой регулировке «искусственный вдох» осуществляется синхронно с естественным вдохом, так как фазы вдоха и выдоха определяются сигналами дыхательного центра. Преимущества такого устройства при поражении дыхательного аппарата (например, при пневмотораксе, параличе дыхательной мускулатуры и т. д.) очевидны. Благодаря высокой чувствительности датчиков импульсы могут улавливаться с любых мышц, участвующих в акте дыхания Так, например, удовлетворительная регулировка аппарата искусственного дыхания в эксперименте в течение нескольких часов обеспечивалась снятием биотоков с крыльев носа собаки (остальная дыхательная мускулатура была парализована). Другая задача управления дыханием — автоматическое регулирование легочной вентиляции при поражении дыхательного центра (например, в случае угнетения дыхательного центра при наркозе). В этом случае сигналами для выработки управляющей информации служат показания приборов, непрерывно регистрирующих наличие углекислоты в выдыхаемом и альвеолярном воздухе, и степень насыщения крови кислородом. Таким образом поддерживается нормальный газовый состав артериальной крови. Это 'пример более сложного управления с использованием обратной связи, хотя переработка обратной информации относительно проста, так как управляющие сигналы фактически вырабатываются самим организмом и режим работы аппарата определяется одним-двумя физио- 137
логическими показателями. Дальнейшее совершенствование аппаратуры может потребовать учета большего количества показателей и более сложной переработки информации при выборе режима системы. Третий пример — автоматическое управление наркозом. Анализ электроэнцефалограммы позволяет автоматически оценивать глубину наркоза во время операции, так как каждой стадии наркоза соответствует определенная форма кривой электроэнцефалограммы. Такой контроль особенно полезен при использовании некоторых фармакологических средств и искусственного понижения температуры тела, когда обычные методы контроля (по реакции зрачков, пульсу и т. д.) становятся менее эффективными!. Один из методов автоматической регулировки глубины наркоза основан на том, что концентрация в крови наркотического вещества и энергетическая характеристика сигналов на выходе электроэнцефалографа находятся в относительно простых соотношениях. Четвертый пример автоматического управления — использование аппаратов искусственного кровообращения. Системы типа «сердце — легкие» обеспечивают режим работы, наиболее близкий к естественным условиям организма. Разработано математическое описание цикла работы сердечно-сосудистой системы [Л. 3]. Характеристики системы циркуляции крови (давление крови в сосудах, скорость кровотока, объем крови, выбрасываемой сердцем в сосуды в течение одного цикла, частота пульсации сердца, сопротивление движению крови в сосудах и упругость стенок сосудов) связаны определенными математическими зависимостями, установление которых позволило построить систему уравнений, моделирующую процесс циркуляции крови. Формы кривой давления, полученные при помощи математической модели, совпадают с формами кривых, найденных экспериментально на механической модели и при включении аппарата искусственного кровообращения в систему циркуляции собак [Л. 74]. В естественных условиях изменения в какой-либо части системы (например, изменение просвета сосудистого русла) вызывают соответствующие изменения в работе сердца. Аналогичные сдвиги должны происходить в режиме работы «искусственного сердца». При этом возможно управление по разным параметрам: в одном случае может поддерживаться заданная величина максимального или среднего давления, в другом—г количество крови, нагнетаемой в единицу времени. Система автоматического регулирования по величинам максимального артериального и минимального венозного давления в магистралях аппарата описана в литературе [Л. 75]. Приведенные выше примеры показывают, что в некоторых областях современной медицины уже получили развитие методы и средства кибернетического управления физиологическими процессами. Развитие методов исследования и разработка алгоритмов, описывающих функционирование здорового и больного организма, позволят экстраполировать ход физиологических процессов и осуществлять выбор управляющих воздействий с учетом все более сложных комплексов. Вместе с тем потребуются средства для переработки информации на основе созданных алгоритмов. Управление протезом типа «искусственной руки» осуществляется устройством, анализирующим биотоки мышц культи и вырабатывающим командные сигналы источнику энергии. Использование биотоков для управления «механическими мышцами» открывает возможности протезирования в тех случаях, когда сохранившиеся мышцы не продуцируют механическую энергию (например, при атрофии, вывванной полиомиелитам, и при некоторых видах паралича) [Л. 71]. Трудности разработки протезов с биоэлектрическим управлением возникают 'прежде всего при анализе 'биопотенциалов мышц. Эффект мышечного сокращения является, .вероятно, результатом случайного распределения взобуждения по отдельным мышечным волокнам [Л. 9]. 138
Типичная электромиограмма имеет беспорядочную шумовую форму кривой, в которой суммируется различный по силе эффект активности отдельных волокон исследуемой мышцы и соседних мышц. Поэтому данные электромиограммы (мощность колебаний биопотенциалов) позволяют лишь грубо дифференцировать уровень активности различных мышечных групп. В системе управления «искусственной руки» [Л. 9], использующей биопотенциалы только двух анатагонистичных групп мышц, имеется электронное устройство, включающее усилитель, выпрямитель, интегрирующий блок и тиратронный релаксатор для формирования управляющих импульсов. Дальнейшее совершенствование системы предполагает включение в схему цепи обратной связи от датчиков, выполняющих функции .рецепто-ров (тактильных, тепловых, мышечного чувства и т. п.). В работе [Л. 70] выдвинута проблема создания автоматических манипуляторов для выполнения некоторых хирургических процедур, например пилящих и сверлящих инструментов, меняющих режим работы в зависимости от сопротивления тканей, и т. п. ЭЛЕКТРОННЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ В МЕДИЦИНСКОЙ СТАТИСТИКЕ И ОРГАНИЗАЦИИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ Выработка гигиенических норм труда и отдыха, определение ценности лекарственных средств, вакцин и сывороток, способов хирургического лечения, установление степени влияния на здоровье человека производственных и бытовых факторов, организация снабжения медикаментами невозможны без статистического анализа полученных данных. Чем большее число явлений и связей .подвергнуто статистическому анализу, тем точнее выводы о причинах и закономерностях сдвигов заболеваемости. Круг проблем, в решении которьих статистические .методы имеют первостепенное значение, весьма обширен. К ним относятся в первую очередь те исследования, где выводы строятся на массовых наблюдениях. Действие некоторых условий среды на человека не всегда проявляется в короткие сроки. В этих случаях приходится вести длительное наблюдение и делать выводы по истечении значительного отрезка времени. К числу таких условий принадлежит режим питания и отдыха, сказывающийся на состоянии сердечно-сосудистой -системы и возникновении ряда распространенных заболеваний (гипертоническая болезнь, различные формы коронарной недостаточности и др.). Важнейшее значение имеет статистика и для изучения роли наследственности в патологии человека. До сих пор нет еще ясного представления об удельном весе наследственных факторов в заболеваемости туберкулезом, злокачественными новообразованиями, психическими расстройствами. Результаты влияния на заболеваемость вакцин и химио- терапевтических средств также оцениваются путем статистического анализа большого числа наблюдений. Проблема автоматической диагностики ряда заболеваний также требует коренного улучшения клинической статистики, так как только на основании обобщения всех достоверных [Сведений о частоте и значимости симптомов можно выработать статистические показатели для расчетов вероятности диагноза. Существующая система и методы обработки статистических данных «еще не обеспечивают всех потребностей здравохранения. Первичные статистические документы обрабатываются на местах; центральные статистические органы цолучают отчеты, в которых использована только часть данных. Ряд ценных статистических документов вообще не разрабатывается. Кроме того, многоступенчатая система 139
обработки удлиняет сроки от момента сбора данных до получения нужных выводов. Обычные методы статических исследований не позволяют использовать в центральных органах первичные документы, так как число их измеряемся миллионами единиц. Примером может служить работа, выполненная Ленинградским научно-методическим бюро санитарной статистики на основе 300 000 карт больных, выбывших из стационара [Л. 83]. Для разметки использовался список из 460 заболеваний. Данные всех 300 000 карт были зашифрованы и перенесены на перфокарты. Оборотную сторону карты, включающую клинический и патолого-ана- томический диагнозы основного заболевания, сопутствующего заболевания, названия осложнений и операций, мог шифровать только высокоэрудированный врач. Если предположить, что на обработку каждой карты требуется в среднем 5 мин, то обработка 300 000 карт займет в пересчете на одного человека 4 000 рабочих дней. Понятно, почему Ленинградское бюро статистики даже при механической сводке материала в таблицы составило сборник лишь после 2 лет работы. Короче говоря, подготовка статистического материала для расчетов в настоящее время является основным препятствием для разработок большинства документов учета и отчетности, интересных для медицинской статистики. Применение точных методов исследования и электронных вычислительных машин позволяет улучшить позиции статистики в медицине и биологии. При помощи машин можно автоматизировать не только вычисления, но и выбор направления расчетов в зависимости от результатов промежуточных операций, проверку полноценности статистических данных, установление зависимости между различными факторами. Любая совокупность сведений, введенная в машину, будет использована максимально, что «превышает возможности исследования другими методами и в количественном отношении, и по времени (последнее особо важно в эпидемиологии, где нужна оперативность анализа). Такой анализ особенно важен в масштабе больших территорий. Новые перспективы для статистики открывает создание машин, читающих текст, расшифровывающих m записывающих речь и т. д. Таким образом, будущее статистики тесно связано с работами в различных: областях кибернетика С Н. БРАЙНЕС НЕЙРОКИБЕРНЕТИКА Биология и медицина за долгое время своего развития накопили большое количество фактов, >по которым можно судить о процессах, протекающих в живых организмах. Настало время обобщить это громадное количество фактов, создать теорию, описывающую строение и функционирование живого организма. Однако здесь перед биологией и медициной возникли сложные задачи. Одного качественного описания процессов оказалось мало, понадобилось количественное их описание. Теория должна быть построена на математических принципах, должна быть строгой. В то же время принципы функционирования живого организма еще недостаточно ясны. Особенно это касается функционирования центральной нервной 140
системы, головного мозга высокоорганизованных животных и человека. Биология и .медицина в .прежнее время имели очень -мало точек соприкосновения с точными науками; -математическое описание наблюдаемых процессов применялось редко. Естественно поэтому, что математические методы, которые можно было бы применять при описании .процессов, протекающих в живых огранизмах, за редким исключением не были достаточно .разработаны. Тем временем развитие математики и инженерных наук привело к созданию сложных быстродействующих электронных вычислительных машин. Это обстоятельство, а также работы математиков и инженеров (в частности, группы Н. Винера) с биологами и привели -к возникновению новой науки — кибернетики, основное положение которой заключается в том, что законы управления, связи и переработки информации общие и для машин и для живых организмов. В работах П. К. Анохина, В. В. Парина, Э. Я. Кольм-ана особое внимание было уделено принципам управления в живых системах, ибо последние представляют собой наиболее совершенные устройства, как с точки зрения реализации, надежности функционирования, так и с точки зрения сложности задач, которые эти системы могут решать. Применение математических (методов в медицине также намного расширило ее возможности. Ниже мы -попытаемся осветить современное положение биологии и медицины в тех областях, где оказалось возможным непосредственное применение математического аппарата кибернетики. Необходимо отметить, что все это — лишь первые шаги н,а -пути применения математических методов в биологин и медицине и что уже сейчас получены значительные результаты, свидетельствующие о правильности выбранного пути. ИЗУЧЕНИЕ ГОЛОВНОГО МОЗГА Одной из наиболее важных задач биологии является изучение головного мозга, высшей нервной деятелыности. Основы для изучения головного мозга были- заложены в трудах акад. И. П. Павлова, в его учении об условных рефлексах и получили развитие в работах его школы. Однако строение головного мозга, принципы его работы во многом еще остаются неясными. Применение математического аппарата кибернетики помогает разрешению многих вопросов в этой области. Изучение головного мозга в аспекте кибернетических принципов получило название нейрокибзрнетики. Аппарат, которым пользуется нейрокибернетика,—это математическая логика, теория игр и теория вероятностей. Известно, что головной мозг состоит из множества в основном одинаковых элементов — нейронов. Свойства отдельного нейрона изучены еще не до конца, однако имеющиеся сведения позволяют построить абстрактную модель нейрона, более или менее приближающуюся по свойствам к реальному нейрону. Рассматривая далее различные способы соединения таких моделей нейрона между собой, мы можем определить, какими свойствами обладают сети, построенные из моделей нейрона определенного вида. Первая попытка такого рода была сделана Мак-Каллоком и Питт- сом. Модель нейрона Мак-Каллока и Питтса была построена следующим образом: каждый нейрон может находиться в двух состояниях: возбужденном и невозбужденном; с телом каждого нейрона соприкасаются окончания (аксоны) других нейронов, нейрон возбуждается, если число одновременно активных возбуждающих окончаний больше или равно порогу данного нейрона. 141
Каждый нейрон имеет свой порог, порог — это целое число, поставленное в соответствие данному нейрону и определяющее условия его возбужденности в указанном выше смысле. К сетям, "построенным из таких нейронов, применимы методы математической логики. Для подобных сетей .рассматривался вопрос о представимости событий в этих сетях, т. е. какого вида раздражения (имеется в виду последовательность раздражений во времени, а также- пространственная конфигурация раздражения по входным нейронам сети) могут оставить след в памяти такой сети. Оказалось, что имеется класс последовательностей раздражений во времени, который в таких сетях не представим. Из этого, однако, не следует, что непредставимые- события не .могут иметь какого-либо биологического значения. Имеются также и другие модели нейронов несколько иного вида, но сети из таких моделей изучены мало. Таким образам, одно из направлений нейрокибернетики связано- с исследованием 'нейрона, построением затем его модели и изучением сетей, построенных из таких моделей. Это —путь от (нейрофизиологии к психологии. Можно поставить и обратную задачу. Нам известно или мы можем исследовать, как ведет себя, скажем, собака в тех или иных 4 условиях. Изучая это, мы можем записать алгоритм или серию алгоритмов, которых как бы придерживается животное в своих действиях. Зная, эти алгоритмы, мы можем представить себе 'некоторое устройство, элементами которого являются некоторые модели нейронов и которое реализует данный алгоритм. Исследуя далее функционирование этой модели и сравнивая ее поведение в различных- ситуациях с поведением животного, мы можем обнаружить в определенной ситуации несоответствие между моделью и оригиналом ,в поведении. Тогда мы усложним модель так, чтобы этого несоответствия не было. Если это сделать невозможно, то, очевидно, необходимо выбрать в качестве элемента другую модель нейрона, более близкую к реальному нейрону. Путем таких приближений мы создадим гипотезу о строении нервной сети, обладающей определенным поведением. Здесь встает вопрос, существует ли единственная схема из данных элементов, реализующая данный алгоритм, или таких схем может быть несколько. Во всяком случае построенную гипотезу можно проверить, пользуясь данными морфологии и нейрофизиологии. Мы расскажем о некоторых работах в этом направлении. И. П. Павлов показал, что основным элементом поведения является условный рефлекс. Естественно поэтому, что первые работы в этой области и были посвящены моделированию одиночного условного рефлекса. Первая модель условного рефлекса широко известна — это так называемая «черепаха». Если «черепаха» натыкалась на препятствие и «слышала» при этом свист, то после повторения такой ситуации несколько .раз «черепаха», «слыша» свист, выполняет программу обхода препятствия, если даже препятствия нет. Дж. Нейман предложил нервную сеть, реализующую алгоритм выработки простого условного рефлекса, которая была построена из элементов, близких к модели нейрона Мак-Каллока и Питтса. Уже при моделировании простого условного рефлекса выяснилась недостаточная изученность его; так, остался неясным вопрос, какому закону подчиняется распределение числа совпадений условного и безусловного раздражителей, необходимого для возникновения условного рефлекса. Все многообразие поведения животного, по-видимому, нельзя объяснить образованием одиночных условных рефлексов. Многие исследователи (Л. Г. Воронин и др.) указывают на возможность образования 142
у животных цепей условных рефлексов. Например, у собаки может быть выработана цепь рефлексов: Звонок-* прыжок на тумбу гудок нажим на педаль пища Проблема, исследуемая в этих работах, может быть в общем виде сформулирована следующим образом: внешняя среда имеет п состояний, каждое из которых характеризуется определенным сигналом (раздражителем); имеется т точек воздействия на среду. Автомат (животное) может воспринимать все п сигналов внешней среды и воздействовать по всем т точкам. Сигналы и воздействия предполагаются двоичными, т. е. сирнал или воздействие есть или нет; интенсивность сигнала или воздействия не принимается во внимание. Задача автомата заключается в том, чтобы получить некоторое интересующее его состояние среды, (это состояние среды может характеризоваться появлением пищи, воды и т. д.). Во внешней среде имеется возможность перехода ее в состояние К из состояния cti, если автомат будет совершать определенные действия в ответ на определенные сигналы, например: ап — б4 — ав — б1ь ~яв —б1в- К. Здесь сигналы внешней среды обозначены «буквой а, действия автомата (животного) — буквой б. Таким образом, задача животного (автомата) сводится к отысканию одной цепочки рефлексов, приводящей к получению пищи, из множества других, не приводящих к этому состоянию среды. Изучались алгоритмы нахождения животным цепочки рефлексов в такой ситуации (под алгоритмом мы здесь понимаем только содержательное описание его). Пусть в среде имеется объективная возможность получения пиши (состояние /С), .выраженная в виде цепочки ап ■бА — аь — б1%- б10-К. Тогда алгоритм имеет следующий вид: 1. Животное (автомат) производит различные действия в случайном порядке и воспринимает сигналы внешней среды. 2. Если после какого-либо действия (в данном случае бы), совершенного при каком-либо сигнале из внешней среды (в данном случае а6), животное (автомат) получает пищу (среда переходит .в состояние К), и эта ситуация повторяется несколько раз, то животное запоминает последовательность а6—бю—К и в дальнейшем при появлении сигнала clq животное всегда совершает действие б\о. 3. Сигнал ав приобретает для животного характер подкрепления, т. е. на его основе может вырабатываться следующий рефлекс. 4. Дальнейшее поведение животного описывается пп. 1, 2, 3 с той разницей, что каждый новый раздражитель, на который выработан рефлекс, приобретает характер подкрепления. Основываясь на этом алгоритме, нашей лабораторией совместно с Московским Энергетическим Институтом была построена -модель такого поведения— «обучающийся автомат». Этот автомат имел матричную структуру, т. е. линии от воспринимающих и эффекторных нейронов образовывали матрицу, в узлах которой находились группы переключательные нейронов. В дальнейшем идея .матричной структуры» для создания «обучающегося автомата» была также использована К. Штейн- бухом (ФРГ). При работе с автоматом возникло много вопросов и выяснилось некоторое несоответствие по сравнению с поведением животного. Поведе- 143
ние животного оказалось более разнообразным, приведенный выше алгоритм не является единственным, описывающим действия животного в подобной обстановке. Кроме того, сформулированная задача слишком узка. Можно поставить ее более широко, выделить среди состояний среды несколько состояний, привлекающих животное. Тогда его поведение будет характеризоваться несколькими цепочками, которые могут скрещиваться, переходить одна в другую. Физиологические эксперименты такого рода уже ставились, теперь было бы '.интересно смоделировать поведение животного в такой обстановке. Вообще, как видно из вышесказанного, многое зависит от того, какую модель среды мы выбираем. В модели среды, описанной выше, все поведение животного будет характеризоваться условно-рефлекторными связями. Однако можно 'построить и такую .модель среды, более -близкую к .реальной, где это положение не так очевидно. Так, например, проводился следующий опыт: крысу сажали в лабиринт, где у нее имелось два -выбора—идти напра.во или налево. В случае, если крыса шла налево, она 'получала пищу с вероятностью Р ('Р больше 0,5); если же она шла направо, то получала пищу с вероятностью Ч—Р. После 'многократного проведения такого эксперимента оказалось, что крыса выбирает левый «поворот с вероятностью -близкой, но не .равной единице. Если число Р достаточно 'близко к 0,6, то крыса перестает различать левый и .правый поворот. М. Л. Цейтлин проанализировал поведение конечных автоматов в статистической среде. Проведенные на этой основе работы исследования на крысах О. Я. Кобрин- ской -показали, что это, на -первый взгляд, сложное поведение животного можно удовлетворительно апроксимировать классом довольно простых детерминированных алгоритмов. В других экспериментах, проведенных Е. В. Кучиной, исследовались закономерности поведения животного в многосигнальной -вероятностной среде. При исследовании и описании поведения животного в подобных ситуациях, очевидно, применим аппарат теории игр и статистических решений. Такая ситуация может быть рассмотрена .как статистическая игра, игра животного с природой. Животное должно выбрать оптимальную стратегию в этой игре, т. е. поведение, обеапечивающее максимальную вероятность получения пищи. Можно построить модель среды, в которой переходы от одного состояния к другому не однозначны при совершении животным определенного действия, а задаются распределением вероятностей по всем состояниям. В этом случае среда, очевидно, будет описываться марковским процессом, и методы теории вероятностей, применяемые при изучении случайных процессов, будут применимы и при изучении поведения животного в таких ситуациях. Надо отметить, что такая модель среды будет достаточно хорошо соответствовать реальному положению вещей. Исследований поведения животного в такой стохастической среде проводилось еще очень мало. Вместе с тем такие исследования, несомненно, необходимы, так как это позволит лучше познакомиться с принципами работы мозга. Аппарат теории игр и теории вероятностей поможет более точно ставить эксперименты и четко формулировать результаты (В. Б. Свечинский). До сих пор мы в основном касались фактов, установленных физиологией. Методы кибернетики широко используются в этой области исследования. Условный рефлекс и даже более «ли менее сложное поведение, которое расчленяется на отдельные условные рефлексы; можно 144
моделировать и описывать возможные механизмы такого поведения с помощью математических методов. Совсем не так обстоит дело с изучением общих 'проблем поведения, «проблем, которыми интересуется психология. Между данными психологии in нейрофизиологии существует известный разрыв, и пока попытки заполонить этот разрыв еще неудовлетворительны. ч Одна из важных проблем, выдвигаемых здесь, это проблема распознавания образов. В общем виде задача выглядит так: нужно построить некоторое устройство, которое различало бы данную геометрическую фигуру любого масштаба, хотя бы в искаженном виде, например, букву А в любом тексте, машинописном и рукописном. В этой области имеется значительное число работ, в которых предлагаются различные алгоритмы раепознования. Мы упомянем об одном направлении в этой области исследований. На семинаре в Институте автоматики и телемеханики АН СССР Э. И. Браверман высказал гипотезу о «компактности» множества точек, составляющих образ, в пространстве рецепторов. На основе этой гипотезы он провел эксперименты с вычислительной машиной по распознаванию цифр, давшие хорошие результаты. Несколько ранее в этом же направлении были проведены исследования О. Сельфриджем, а также известные работы Ф. Розенблата (США). В этих работах использовались более частные гипотезы, вследствие чего предложенные алгоритмы не дали достаточно удовлетворительных результатов в распознавании образов. Предпринимаемые нами экспериментально-биологические исследования с целью уточнения и подтверждения перспективной ти'потезы Э. И. Брозермана, по-видимому, позволят ближе подойти к изучению механизма распознавания образов живыми организмами. Кроме разобранного направления, имеются и другие, например, такие, как топологическое, статистический анализ образов и т. д. Однако, несмотря на усилия исследователей работа зрительных и слуховых анализаторов у живых организмов остается неясной, однако несомненно, что эта проблема будет решена кибернетикой в ближайшие годы. Мы не упомянули еще об одной возможности исследования головного мозга — записи и расшифровки биотоков мозга. Известно, что деятельность мозга сопровождается электрическими токами, которые можно записать. Электроэнцефалограммы известны уже давно. Однако их использование при изучении головного мозга затруднялось тем, что не найден способ их анализа. Обычная электроэнцефалограмма представляет собой кривую, которая не выявляет заметно каких-либо закономерностей. ,Н. Вин§р предложил следующий метод анализа: по кривой энцефалограммы, снятой за продолжительное время (у Винера 45 мин) f строится автокорреляционная функция, для которой июдсчи- тывается спектр мощности. Оказалось, что вид спектральной плотности энцефалолраммы приблизительно одинаков для всех людей. Он имеет пик на частоте 10 гц и следующую за этим пиком глубокую впадину. Пик на частоте 10 гц (частота альфа-ритма) говорит о том, что в мозгу есть синхронизирующие его работу частоты. Так Винер связывает частоту альфа-ритма с работой зрительного анализатора коры головного мозга. Известно, что время восприятия глазом изображения равно приблизительно 0,1 сек, что соответствует частоте 10 гц. Возможно также, что анализ энцефалограмм, снятых при выполнении животным или человеком какой-либо задачи, поможет изучению вопроса локализации отдельных механизмов в коре головного мозга. Поднятым вопросам в настоящее время придается большое значение. Так, при Международном комитете по изучению мозга организована секция нейрокибернетики, что объединит усилия ученых разных стран в этом направлении. 10—572 145
\ БИОРЕГУЛИРОВАНИЕ Другая важная задача, возникающая при изучении живого организма,— изучение процессов управления физиологическими процессами в организме. Каким образом температура, давление крови и другие •параметры остаются постоянными при 'нормальном функционировании, почему их значения незначительно отклоняются от определенных констант? Какие процессы происходят в организме при его патологических состояниях, когда эти величины отклоняются от их нормальных значений? Эти и другие вопросы необходимо решить для того, чтобы знать, каким образом бороться с той или иной болезнью. В этом направлении в физиологии сделано немало./И. П. Павлов и его последователи показали, 'что в управлении работой внутренних органов' большую роль играют головной :мозг, центральная нервная система. С другой стороны, давно уже стала ясной роль вегетативной системы, (механизмов гомеостазиса. Однако то(чной картины взаимосвязей между отдельными органами, а тем более количественного описания этих взаимосвязей выяснено не «было. Методы кибернетики и в этих вопросах позволяют подойти к количественному описанию изучаемых процессов. Изучение процеосов управления физиологическими процессами с точки зрения кибернетики получило название «'биорегулирование». Кибернетика рассматривает систему управления независимо от того, ,из каких материалов построена информация, которую она перерабатывает. Системы, поддерживающие постоянство какого-либо параметра, давно известны в технике. Разработана теория, позволяющая рассчитывать и количественно описывать такого рода системы — теория автоматического регулирования. В какой-то Meipe разработана и более общая теория — теория управления, позволяющая рассматривать более общие процессы управления, а не только регулирования. Аппаратом теории автоматического регулирования, а также общей теории управления и пользуется биорегулирование. Имеются работы по биорегулированию, описывающие работу отдельных регуляторных механизмов, например описана система регулирования температуры тела, система регулирования уровня сахара в крови. Эти работы показали, что принципы, использующиеся в организме для поддержания определенной величины того или иного параметра, в общем те же, что и применяющиеся .в технике при построении систем автоматического регулирования. Основной принцип работы системы регулирования — это принцип обратной связи. Система регулирования представляет собой замкнутый контур из следующих звеньев: объект регулирования, измерительное устройство (датчик), исполнительное устройство. Регулируемый параметр измеряется и сравнивается в измерительном устройстве с некоторой константой (уставкой). Некоторая функция сигнала расхождения между текущей величиной параметра и уставкой подается на исполнительное устройство, которое воздействует на объект .регулирования таким образом, чтобы уменьшить сигнал расхождения. Для этого в системе имеется стабилизирующая обратная связь, приводящая к постоянству регулируемой величины. Биологические системы регулирования построены по таким же принципам. В них также можно различить объект регулирования, измерительное устройство, исполнительное устройство. Основное отличие их — это то, что они содержат обычно несколько исполнительных устройств. Одна система регулирования может также содержать (и обычно содержит) не один контур, а несколько дублеров. Некоторые такие биологические системы регулирования, как, например, системы регулирования уровня сахара в крови, температуры тела, кровяного давления, являются предметом изучения. Если считать, что поддержание физиологических параметров осу- 146
ществляется только системами регулирования такого вида, то отсюда, казалось бы, мог вытекать метод лечения таких заболеваний, как, например, гипертония. Ведь, зная более или менее точное количественное описание -биологической системы регулирования, можно, пользуясь техническими средствами, построить такую систему автоматического регулирования, которая обладала 'бы такими же характеристиками, как и исходная биологическая система. Подключив затем эту внешнюю систему регулирования к организму, можно ожидать, что эта система регулирования будет поддерживать регулируемый параметр на том уровне, который соответствует величине ее уставки. Уставку этой внешней системы регулирования человек может сам менять как хочет. Такой опыт проводился Уорнером (США) с системой регулирования кровяного давления. Опыт был проведен на собаке. Давление измерялось с помощью специально разработанного датчика, вставленного в кровеносный сосуд. Сигнал с датчика шел на систему регулирования, где сравнивался с уставкой, усиливался и перерабатывался в частоту электрических импульсов. Этими электрическими импульсами раздражался каротидный синусный нерв, который, как известно, вызывает повышение или понижение давления крови. Вопреки ожиданиям опыт дал отрицательный результат: внешняя система регулирования не поддерживала кровяного давления на нужном уровне. Этот факт говорит о,том, что в организме есть еще и другие пути воздействия на физиологические параметры. Имеются и другие факты, которые нельзя объяснить только лишь работой систем регулирования, подобных описанным выше. Известно, что деятельность всех систем регулирования изменяется в соответствии с состоянием организма (сон, бодрствование, страх, и т. д.). Известно также, что, например, температура тела изменяется в зависимости от времени суток. Опыты И. П. Павлова, К. М. Быкова и др. показали, что внешние воздействия могут вызвать изменения в протекании процессов регулирования в организме. Так, при наличии опасности наблюдается перестройка в деятельности внутренних органов, повышается давление и т. д. Таким образом, сигналы внешней среды через кору головного мозга могут воздействовать на системы регулирования физиологических процессов. Более того, как показали работы К. М. Кулланда, сигналы, идущие от внутренних органов (сердце, желудок), способы достигать коры больших полушарий, вызывая в соответствующих проекционных зонах возникновение своеобразных биоэлектрических реакций. Основываясь на всех перечисленных фактах, мы предложили новую гипотезу структуры общей системы управления физиологическими процессами в живом организме (совместно с В. Б. Свечинским). По этой гипотезе вся система управления состоит из трех уровней, причем более высокий уровень контролирует и управляет более низким. Низший уровень системы управления состоит из совокупности систем регулирования типа описанньих выше. При рассмотрении низшего уровня оказывается, что все системы регулирования тесно связаны между собой. Так, исполнительные органы одной системы регулирования могут являться исполнительными органами и в другой системе регулирования. Таким образом, какое-либо изменение, нарушение в работе одной из систем регулирования может повести к йарушениям в работе всех остальных систем регулирования. Этот факт обычно и наблюдается при некоторых болезнях, когда нарушается работа большинства систем регулирования в результате нарушения деятельности одной из них. Имеется второй уровень системы управления. Согласно гипотезе в функции этого уровня входят: поддержание системы первого низшего уровня в устойчивом состоянии, задание уставок в системах регулирования первого уровня, изменение этих уставок, в зависимости от времени 10* 147
(температура, например, меняется в зависимости от времени суток) и в связи с вредными воздействиями (повреждение различных органов, инфекционные заболевания). Таким образом, система второго уровня не имеет дела с восприятием внешней информации, второй уровень управляет, основывается на внутренней информации. • Кроме систем первого и второго уровней, имеется система третьего уровня, воспринимающая сигналы внешней среды и -корректирующая в соответствии с этими сигналами работу систем первого и второго уровней. Точнее* говоря, система третьего уровня не воспринимает сигналы внешней среды непосредственно, а имеются воспринимающие и перерабатывающие внешнюю информацию системы головного мозга, через которые система третьего уровня и связана с внешней средой. При возникновении во внешней среде ситуаций, требующих перестройки в работе внутренних органов, например при появлении опасности, система третьего уровня изменяет программу работы системы второго уровня, в результате чего происходит перестройка в работе системы первого, низшего уровня. Основным принципом функционирования третьего уровня системы управления является принцип условно-рефлекторной реакции. Системы такого рода рассмотрены в предыдущем разделе. В основе функционирования второго уровня системы управления, очевидно, лежит программа или сеть безусловных рефлексов, которая может изменяться системой третьего уровня. Система третьего уровня, очевидно, образуется частью коры больших полушарий. Эта гипотеза дает только качественное описание общей системы управления. Требуется еще много работы, чтобы собрать и обработать количественные данные о системе управления, хотя бы даже о ее низшем уровне. Однако эту работу можно выполнить, тем более что современное направление в теории автоматического регулирования все более концентрирует свое внимание на изучении систем с большим числом переменных— наиболее типичного положения в физиологических иссле-« дованиях. Особенно перспективной в этих исследованиях нам представляется работа М. И. Гельфанда и М. Л. Цейтлина «Метод нелокального поиска в системам автоматической оптимизации». Несмотря на то, что эта гипотеза еще далеко не разработана и не содержит количественного анализа процессов управления, она может помочь при определении некоторых причин образования и развития патологических состояний. Причинами большинства «болезней являются нарушения в работе системы управления внутренними органами. Эти нарушения могут произойти на одном из трех уровней. Наиболее велика вероятность того, что это нарушение произойдет на третьем, высшем и наболее сложном уровне, так как второй и первый уровни менее сложны и потому более надежны. Кроме того, нарушения в системах второго и первого уровней менее опасны, так как их работа контролируется третьим уровнем, и работа первого контролируется еще и вторым уровнем. Вывод, что важной причиной возникновения и развития патологических состояний являются нарушения в работе систем третьего уровня, подтверждается и фактическим материалом. Так, -например, признано, что ведущей причиной в развитии гипертонии является тразматизация высшей нервной деятельности отрицательными эффектами и эмоциями (Г. Ланг, С Брайнес). Эта же гипотеза показывает и некоторые возможные пути терапии. Если нарушение в работе системы управления относится к нарушениям в третьем уровне системы управления, то это —нарушение в алгорнт- 148
мах работы самоорганизующейся системы управления. Чтобы устранить это нарушение, необходимо очистить эту систему от ложной информации, накопившейся в лей. В этом случае хороший результат может наблюдаться -при терапии сном. Конечно, нарушения возможны и на более низких уровнях. В этих случаях вполне обоснованы те 'виды терапии, которые применяются в медицине в настоящее время. На примере этой гипотезы, основанной на данных кибернетики и физиологии, видно, насколько важно иногда дать даже качественное описание «процесса управления. Вместе с тем дать такое описание системы управления 'без данных кибернетики -было бы затруднительно. Кроме того, дальнейшая разработка вопросов, связанных с управлением в живом организме, несомненно, потребует аппарата кибернетики (в данном случае теории автоматического регулирования). КИБЕРНЕТИКА И МЕДИЦИНА Выше мы коснулись вопросов теоретических, связанных с изучением живого организма. Посмотрим теперь, что практически может дать кибернетика, каким образом она поможет в лечении болезней и их предупреждении. Рассматривая проблемы, связанные с изучением системы управления физиологическими процессами .в живом организме, можно сказать, что хотя бы частичное решение этих проблем будет иметь большое значение для медицины.. Зная структуру системы управления в живом организме, характеристики ее звеньев, связь между ними, можно более или менее точно указать, в каком звене этой системы произошло нарушение, которое привело к данному заболеванию. Таким образом, облегчается диагностика, становится возможным точный выбор метода лечения. Большое внимание применению кибернетики в медицине уделяет Академия медицинских наук СССР. Директор института хирургии им. А. В. Вишневского, действительный член АМН проф. А. А. Вишневский выступил инициатором использования кибернетики в хирургии. В этом институте начато перспективное исследование по автоматизации работ, связанное с постановкой диагноза, разработкой метода автоматического измерения площади ожогового поражения, и другие исследования в области нейрокибернетики. Важная задача, с необходимостью решения которой сталкивается медицина, — это проблема постановки диагноза. Эта задача может быть поставлена по-разному. В некоторых случаях требуется осмотреть большое число людей, среди которых есть и больные .и здоровые. Здесь важно поставить диагноз лишь приближенно. Основной вопрос, на который требуется дать ответ при таких профилактических осмотрах — болен или здоров данный человек. Однако может ставиться задача дифференциальной диагностики. Известно, что данный -человек страдает болезнью сердца, надо определить, каким именно сердечным заболеванием и в какой степени страдает больной. При решении всех этих задач диагностики кибернетика может оказать существенную помощь. При постановке диагноза врач имеет в своем распоряжении некоторое количество симптомов, т. е. некоторую информацию о состоянии больного. Врач определенным образом обрабатывает эту информацию, находит в своей памяти заболевание, которое характеризуется такими же симптомами. Затем врач может проверить свой диагноз, проводя какое-либо дополнительное исследование больного и уточнив тем самым диагноз. Таким образом, процесс постановки диагноза достаточно ясен, и можно попытаться его формализовать, т. е. составить алгоритм постановки диагноза. Если теперь ввести в универсальную электронную вы- 149
числительную машину этот алгоритм и симптомы заболевания, то машина сможет поставить диагно^з. Если число симптомов недостаточно, машина может найти сразу несколько диагнозов, удовлетворяющих введенному симптомо-кю'мплекеу. Однако можно выбрать такие методы обработки информации, которые позволяли бы оценивать диагнозы в вероятностном смысле. Применение методов теории вероятностей позволит, вероятно, улучшить процесс автоматической постановки диагноза. Работы по автоматическому диагнозу проводятся во многих -странах мира. Особенно выгодно применение электронных вычислительных машин для целей диагностики при массовых профилактических осмотрах. В этом случае машина позволяет осмотреть значительно большее число больных, чем врач за то же время. Кроме того, в этом случае большинство симптомов можно свести к двоичному виду, например, температура нормальная или повышенная и т. д. Один из методов, применяемых для изучения и диагностики заболеваний внутренних органов, заключается в математическом моделировании этих органов. Этот метод имеет общие черты с методами биорегулирования. Некоторые внутренние органы можно с достаточной точностью описать дифференциальными уравнениями, т. е. построить математическую модель этого органа. Известна, например, математическая модель .сердца. Моделировав дифференциальные уравнения, описывающие тот или иной орган на аналоговой машине, мы получим кривые (решение уравнений), описывающие поведение этого органа во времени. Так были искусственно получены электрокардиограммы сердца. Внося некоторые изменения в дифференциальные уравнения (или в аналоговую модель), мы оолучим необычный вид кривой, которая может соответствовать некоторой патологии этого органа. Отсюда мы можем заключить, что изменение в том или ином месте модели, которое соответствует определенному нарушению в самом органе, ведет к тому или иному патологическому состоянию. Однако попытки моделирования работы сердца, предпринятые до настоящего времени, не учитывали всей совокупности регуляторных влияний, оказываемых на этот орган со стороны центральной нервной системы. С нашей точки зрения наиболее правильным и обоснованным является не изолированное • моделирование работы отдельного органа, а моделирование целостной замкнутой системы саморегулирования, какой в данном случае, является система «сердце — мозг — сердце». Однако решить эту задачу можно лишь на путях нейрокибернетического подхода к рассмотрению функции саморегулирующихся биологических систем. Применяется и прямой путь при автоматической диагностике, заключающийся в анализе электрокардиограммы .или в выслушивании шумов сердца и т. д. Имеются уже работы по автоматическому анализу электрокардиограмм и шумов (фонограмм). Существует несколько способов автоматического анализа кривых. Один из них заключается в сравнении электрокардиограммы больного со стандартной электрокардиограммой, заложенной в машину. Машина разбивает всю кривую на ряд ординат через определенный промежуток времени и каждую орди:нату сравнивает с соответствующей ординатой стандартной кривой. Малейшие отклонения, которые врач не может отметить визуально, отмечаются машиной. На выходе машина может дать либо перечень отклонений от нормы, ^либо диагноз заболевания, если в машину введены сведения о том, какому заболеванию соответствуют такие отклонения. Существует также частотный метод анализа. В этом методе находится частотный спектр исследуемой кривой или ее автокорреляционно
ной функции, по виду этого спектра определяется ее отклонение от нормы. Частотный метод лучше применим к анализу фонограмм. Вернемся теперь к задаче дифференциальной диагностики. Применяя описанные методы анализа кривых, можно симптомы перевести в двоичные сигналы и ввести их в машину. В машину вводятся также программа и некоторые сведения о том, какие симптомы какому заболеванию соответствуют. При составлении программы могут быть использованы достижения теории вероятностей и теории игр, что увеличит точность диагноза. Имеется еще одна интересная возможность: сделать диагностическую машину обучающейся. Это позволит (не вводить в нее заранее симптомы заболеваний. Правильность -постановки диагноза машиной будет в этом случае служить критерием, позволяющим накапливать в памяти нужные сведения и изменять 'программу работы соответствующим образам. Применение кибернетики в медицине не ограничивается только задачами диагноза. Большой интерес, вызывают попытки управлять внутренними органами извне или заменять некоторые органы на время хирургической операции. Так, например, для стимуляции мышцы сердца используется генератор импульсов, который вживляется под кожу и генерируемые им импульсы через стимулирующий электрод возбуждают сердечную мышцу. В качестве другого примера можно привести прибор для автоматического управления наркозом. Анализируя электроэнцефалограмму, можно определить глубину наркоза, так как каждой стадии наркоза соответствует определенная форма кривой электроэнцефалограммы. Прибор состоит из усилителя биотоков, интегратора и электронно-механического устройства, регулирующего подачу наркотического вещества. Одной из наиболее важных и интересных работ в этой области является создание аппаратов искусственного кровообращения. Благодаря таким аппаратам стали возможны операции на «сухом» сердце. Аппарат «сердце — легкие» заменяет на время операции сердце больного искусственным. Создан также аппарат для поддержания кровяного давления больного во .время операции. Это — обычная система автоматического регулирования. Кровяное давление автоматически измеряется, и, если оно падает, прибор производит вливание крови больному. Ведутся также работы по автоматическому чупРавлению дыханием. Одна из задач управления дыханием состоит в том, чтобы использовать биотоки дыхательной мускулатуры для регулировки нагнетания воздуха в легкие аппаратом искусственного дыхания. Можно брать биотоки любых мышц, участвующих в дыхании. Биотоки мышц являются сигналами дыхательного центра и управляют, таким образом, аппаратом искусственного дыхания. При поражении дыхательного центра сигналами для системы управления дыханием служат показания приборов, измеряющих содержание углекислоты в выдыхаемом и альвеолярном воздухе и степень насыщения крови кислородом. Кибернетика позволила приступить к созданию нового типа протезов — активных протезов. Эти протезы типа «искусственная рука» управляются биотоками мышц сохранившейся части конечности. Такой протез имеет собственный источник энергии и позволяет уже сейчас выполнять простые операции: взять карандаш и даже писать крупными буквами. Использование биотоков для управления протезами позволяет применять их и тогда, когда обычные протезы неприменимы вообще, т. е. когда сохранившиеся мышцы не обладают возможностью сокращаться (например, после полиомиелита, паралича и т. д.). 151
При разработке таких протезов основные трудности возникают при анализе биотоков. Однако современная математика дает методы анализа подобных кривых. Выше мы уже касались вопроса о методах анализа кривых, описывая анализ фоно- и электрокардиограмм. Такой активный протез состоит из датчика, регистрирующего биотоки, усилителя, анализатора биотоков, формирователя управляющих импульсов и исполнительного устройства. Создание активных протезов интересно и в другом смысле. Такой протез можно рассматривать как биоманипулятор, потребность в котором уже ощущается. Протезирование не ограничивается созданием протезов конечностей. Ведутся работы по созданию искусственных зрительного- и слухового анализаторов. Аппараты для слепых и глухих в основном являются устройствами, перекодирующими информацию из одного вида в другой. Известна машина для слепых, которая «читает» текст по буквам, т. е. произносит название каждой 'буквы, никак не связывая звуки и слова. Ведутся работы по созданию читающей машины, но еще не имеется ни одного удовлетворительно работающего макета. Звуковая информация также перекодируется в другие виды информации. Таким образом, основное направление в протезировании органов чувств заключается в перекодировании информации из того вида, который не воспринимается больным, в вид, который им воспринимается. Вое вышеизложенное не охватывает всех точек соприкосновения кибернетики и медицины, однако уже позволяет судить о том, насколько плодотворно содружество этих двух наук. ЛИТЕРАТУРА Анохин П. К., Внутреннее торможение, как .проблема физиологии, Медгиз, 1958. Анохин П. К., Физиология и кибернетика, Сб. Философские вопросы кибернетики, Соцэкгиз, Москва, 1961. Берг А. И., Проблемы управления и кибернетика. Сб. Философские вопросы кибернетики, Соцэкгиз, Москва, 1961. Б р а й н е с С. Н., Экспериментальное воспроизведение гипертонического состояния и его биологическое изучение. Труды Академии медицинских наук СССР. Т. XXIII, В. 3, 1953. Брайнес С. Н. и Напалков А. В., Некоторые вопросы теории самоорганизующихся систем. Вопросы философии, 1959, № 6. Брайнес С. Н., Напалков А. В., Свечинский В. Б., Проблемы нейро- кибернетики. АМН СССР, Москва, 1959. Винер Н., Кибернетика, изд. «Советское радио», Москва, 1958. Воронин Л. Г., Сравнительная физиология высшей нервной деятельности. Изд. МГУ, Москва, 1956. Кольман Э. Я., О философских и социальных проблемах кибернетики, в сб. Философские проблемы кибернетики, Москва, 1961. К у л л а н д К. М., Материалы о корковом представительстве внутренних opraj- нов. Сб. докладов конференции по вопросам электрофизиологии центральной нервной системы. Ленинград, 1957. Леонтьев А. Н., Обучение как проблема психологии. Вопросы психологии, № 1, 1957. ^Нейман Дж., Вычислительная машина и мозг. Кибернетический сб., Изд. иностранной литературы, № 1, I960. Павлов И. П., Полное собрание сочинений, Медгиз, 1956. Процессы регулирования в биологии (сборник) Москва, Изд. иностранной литературы, 1960. A sen by, W. Ross, Design for a brain, N. Y.; 1960. В r a i n e s S. N., N a p a 1 k о w A. V., Schreider I. A., Analysis of the working priciples of some self adjusting systems in engineering and biology Internationale Conference on information Processing (1C1P), UNESKO, 1959. Braines S. N., Napalkow A. V., S ch we t s h i n s ki W. В., Prinzipien der Nachrichtenverarbeitung in autobelehrten Systemen, Fachteigung 13 April 1961, „Lernen- de Automaten", Karlsruhe. Rosenblatt F., Two theorems of statistical separability in the Perceptron, National Physical Laboratory, 1959, Teddington, Englahd. 152
(Rosenblatt F., Principles of Neurodynamics, N—Y., 1961. S e И г i g e O. S., Pandemonium, Symposium on the mechanisation of thouht pro* cess, Teddington, 1958. ■Steinbuch K., iLernende Automaten, Elektronishe Rechenanlagen, H. 3, august 1959. Automat und Mensch, Berlin, 1961. А. В. НАПАЛКОВ ИЗУЧЕНИЕ ПРИНЦИПОВ ПЕРЕРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ГОЛОВНБМ МОЗГОМ В связи с развитием кибернетики открываются новые возможности для изучения механизмов работы головного мозга. Процессы управления, переработки и передачи информации являются основными формами деятельности нервной системы, без изучения которых трудно подойти к 'пониманию механизмов ее работы. Изучение этих явлений оказывалось, однако, до последнего времени затруднительным в связи с ограниченностью наших знаний в области теории управления и переработки информации. Критическое рассмотрение современного состояния физиологии дано в ряде статей и монографий |[Л. 5, 6, 10, 14, 16, 17]. Развитие кибернетики преодолевает трудности, стоящие на пути изучения головного мозга и других отделов нервной системы. Вместе с тем актуальное значение приобретает вопрос о разработке новых 'путей исследования на основе использования современных достижений кибернетики. На этом пути уже достигнуты значительные успехи. Важным этапом в развитии этого направления науки являлись международный конгресс по переработке информации, организованный в Париже в 1959 г. ЮНЭСКО, международная конференция по теме «автоматизация процесса мышления» ,в Теддингтоне в 1958 г. и конференция по теме «обучающиеся автоматы и переработка информации живыми организмами» (Карлсруе, 1961 г.). Вышел также ряд очень интересных статей и монографий [Л. 1—6, 9, 10, 14—21, 25—33]. В настоящее время выявляется два основных направления теоретических и экспериментальных исследований в этой области науки. Первое направление связано с изучением принципов и закономерностей переработки информации головным мозгом человека и животных; второе — с анализом структуры нервной сети, лежащей в основе указанных выше форм деятельности мозга. Принципиальные основы и методические приемы исследования первого из перечисленных направлений изложены в ряде статей и книг [Л. 6, 7, 10, 11, 16, 17, 20, 22, 26, 27, 29]. Целью исследования обычно является научный анализ какой-либо сложной формы работы головного мозга, как, например, явления обучения, явления решения проблем, выработки понятий, узнавание объектов и т. д. Этот анализ дается на основе выявления комплекса относительно простых правил переработки информации, причем учитывается как информация, поступающая в головной мозг извне, так и информация, сохраняющаяся в памяти. Проводятся специальные эксперименты на людях и животных (методика экспериментов описана ниже). В результате этих опытов выявляется четкая система правил переработки информации (алгоритмы работы головного мозга), определяющих, какие сигналы или комплексы сигналов, поступающих извне, в каких условиях запоминаются; 153
какие формы перекомбинации новой и вновь поступающей информации возникают на каждом из этапов работы мозга, какие двигательные ответы, в каких условиях .возникают в ответ на поступление той или иной информации. Затем на основе выявления принципов создается автомат или же разрабатывается специальная программа для электронной вычислительной машины. Анализ работы машины показывает, насколько точно и полно- был дан научный анализ изучаемого явления, например явления решения проблем или явления обучения. В том случае, если все алгоритмы работы мозга были выявлены достаточно полно, машина приобретает те способности, которые являлись предметом исследования. Она 'приобретает, например, способность к обучению. Бели исследование было неполным или были допущены ошибки, то анализ работы машины указывает, какие именно новые эксперименты следует предпринять при изучении головного мозга. Новые экспериментальные исследования ведут к дальнейшему усовершенствованию программы работы машины. Таким образом, работа предполагает 'последовательный переход от моделирования к экспериментам на головном мозге, и в работе обычно участвуют как физиологи, специализирующиеся в области кибернетики, так и инженеры. Этот )путь исследования, с одной стороны, приводит к созданию новых автоматов, а >с другой стороны, к более глубокому изучению механизмов работы головного мозга. Теоретическое обоснование этого метода исследования приведено в ряде работ 16, 10, 11, 16, 17, 27, 29]. В частности, А. Ньювел, И. К. Шоу и Симон ![Л. 27], которые являются одними из авторов этого метода, в статье «Элементы теории решения проблем человеком» подчеркивают, что изучение работы мозга может 'проводиться на «разном уровне» и с разной степенью точности. При разработке данного направления исследований имеется в виду уровень, который авторы статьи называют уровнем '«информационных 'процессов». Это означает, что организм рассматривается как система, состоящая из рецепторов, эффекторов и системы управления. При этом изучаются принципы работы системы управления. Предметом исследования являются не физические процессы в иервных элементах или нервных сетях, не явления, входящие в область рассмотрения психологии, а «примитивные информационные процессы». Главной задачей является выявление четких систем правил комбинации этих примитивных информационных 'процессов в сложные программы. Важно то обстоятельство, что на основе выявления системы правил -переработки информации может быть дан научный анализ механизмов работы головного мозга, лежащих в основе сложных форм его деятельности (например, в основе решения проблем). Полнота научного анализа доказывается возможностью искусственно воспроизвести это явление в электронной модели. Ведь для того чтобы иметь возможность искусственно воспроизвести то или иное явление природы, исследователь должен обладать достаточно обширными сведениями об его механизме. Ньювел, Шоу и Симон указывают, что часто у ученых вызывает недоумение положение о том, что сумма простых правил может обеспечить сложные формы деятельности мозга, связанные, например, с решением сложных проблем. Действительно, эта правила, рассматриваемые изолированно, не приводят к пониманию механизмов работы мозга. Однако в том случае, если производится не изолированное рассмотрение мозга, а изучение его в активном, деятельном состоянии в связи с его сложным взаимодействием с внешней средой, если анализи- 154
руетея полная картина «переработки информации, а алгоритмы работы головного мозга используются в определенной последовательности, то возникает качественно новое явление, которое и обозначается обычно как «решение сложных проблем» или явление обучения. Таким образом могут быть вскрыты механизмы некоторых сложных форм работы мозга. Научный анализ многих важных проблем оказывается возможным именно на «информационном уровне» изучения мозга, а не на основе -исследования функций отдельных нейронов. Важные исследования в этом направлении были проведены американскими учеными Ньювел, Шоу, Симоном, Рейтманом, Фейнген- баумбм [Л. 27, 20]. Эта группа ученых, объединяющая психологов, физиологов, математиков и инженеров, проводит -исследования принципов работы головного мозга, лежащих в основе решения сложных проблем. Проводятся эксперименты на людях, студентах политехнического института. Выявляется комплекс относительно простых принципов работы мозга (алгоритмов). Затем, как уже говорилось, «а основе этих принципов разрабатывается 'программа для электронной вычислительной машины. После этого в'новь проводятся эксперименты на людях. На основании этих исследований была разработана теорля решения 'проблем человеком и была создана программа, которая была названа «универсальный решатель проблем» (QRS). Эта программа, будучи вложена в вычислительную машину, обеспечивает приобретение данной машиной способности решать проблемы. Она объединяет две системы: 1) анализ средств для достижения цели; 2) планирование. Предварительный анализ средств достижения цели является важной предпосылкой выбора путей 'поиска при решении задачи. Метод планирования связан 'с абстрагированием путем исключения определенных деталей первоначальных объектов. Задача строится и решается в абстрактной форме. Затем это- решение вновь переводится в первоначальную форму. На этой основе оказывается возможным построение оптимального плана решения задачи. Важно отметить, что программа «универсальный решатель проблем» позволяет принимать целесообразные решения в том случае, когда при решении задач нет алгоритмов их решения и нет полной необходимой информации. Решение задачи оказывается возможным в этом случае на основе системы правил, обеспечивающих наиболее рациональный поиск решения задачи (алгоритмы поиска). При этом оказывается возможным определить наиболее перспективное направление поиска, порядок, в котором наиболее целесообразно- просматривать различные возможные пути решения. Оказывается возможным исключить ряд вариантов поиска, которые не могут привести к успеху. Такие методы решения авторы называют эвристическими. Создаваемые этими учеными новые автоматы находят широкое практическое применение. Например, они оказываются способными решать задачи, связанные с изменением режима работы предприятия при переходе на выпуск новой марки машин. В этом случае автомат решает вопрос о наиболее оптимальном использовании старого оборудования в его комбинации с новым, о наиболее эффективной системе работы на конвейере, снабжении сырыми материалами и т. д. Были созданы также новые машины, играющие в шахматы. Интересные исследования описанного выше типа проводятся также Д. М. Маккеем |[Л. 9, 24], М. Минским |[Л. 25], Гелертером [Л. 21], Т. Кильберном, Р. Гримсдоле и Ф. Соммером [Л. 23]. Большой интерес представляет, в частности, создание автоматов, способных к доказательству теорем из области эвклидовой геометрии, способных к обучению, приобретению опыта и использованию этого опыта в новых ситуациях. 155
iB Советском Союзе [Л. 6] подобные методы исследования был» разработаны и использованы при изучении самоорганизующихся систем управления, способных к обучению и применению целесообразных решений в новых ситуациях. Был создан «обучающийся автомат». Как известно, важные теоретические 'предпосылки для решения этой проблемы были разработаны У. Росс Эшби [Л. 16, 17]. Этой проблеме посвящено также большое количество других теоретических исследований. При изучении этой проблемы оказывается необходимым анализ сложной системы взаимодействия организма и внешней среды. При этом приходится учитывать наличие во внешней среде как сложной системы причинно-следственных закономерностей, так и наличие случайных явлений. Организм, активно исследуя внешнюю» среду, путем серии -пробных движений вызывает ряд изменений, что приводит к поступлению в головной мозг новой информации. У. Росс Эшби [Л. 16, 17] было показано, что формирование целесообразного поведения в этих условиях невозможно путем осуществления случайных пробных воздействий. Им были намечены также пути, которые могут обеспечить сокращение числа пробных воздействий. Встает вопрос об изучении принципов переработки информации, которые обеспечивают это явление. Другой важной проблемой, как указывал А. И. Берг [Л. 2, 3], является проблема отбора надежной, достоверной и непротиворечивой информации. В условиях отсутствия специальных механизмов по отбору информации память системы управления очень быстро должна была бы быть заполнена случайной информацией и система не смогла бы продолжать работу. Анализ работы этих механизмов может быть также дан на основе использования описанных выше методов научного анализа. Ряд важных теоретических положений в области теории процесса обучения был выдвинут К. Штайнбухом [Л. 29, 30]. Он рассматривает процесс обучения как создание «внутренней модели внешнего мира». При этом имеется в виду, что во внешнем мире объективно существуют сложные системы причинно-следственных закономерностей, которые не известны или лишь частично известны человеку или животному, и что организм или обучающийся автомат должен активно исследовать внешнюю среду, выявляя соответствующие закономерности. Эта точка зрения выгодно отличается от широко распространенной концепции, которая сводит процесс обучения к статистике удачных и неудачных пробных воздействий. В связи с этой концепцией широкое, распространение получила тенденция сведения проблемы создания обучающихся машин к 'статистической обработке успешных и неуспешных пробных воздействий и увеличения вероятности появления тех действий, которые в большем проценте случаев приводили к успеху. При этом используется аппарат математической статистики и теории вероятности. В противоположность этим взглядам К.- Штайнбух утверждает, что для успешной работы обучающегося автомата необходимо формирование точной внутренней модели внешнего мира. Эта точка зрения весьма перспективна при решении проблемы создания новых автоматов. В работах К. Штайнбуха [Л. 29, 30] рассматриваются принципы и механизмы, которые могут создавать верную и точную «модель внешнего мира». Разбирается вопрос о том, какие пробные шаги системы управления, в каких условиях обеспечивают точность в соответствии «модели» и реальной внешней среды, а также вопрос, как может быть выявлено несоответствие во «внутренней модели» и системе закономерностей внешнего мира и какие механизмы при* водят к устранению этого несоответствия. Следует отметить, что неко- 156
торые из представлений К. Штайнбуха очень близки к тем представлениям, которые развиваются учеными в CGCP [Л. 6]. Большое значение имеют теоретические работы Д. М. Маккея [Л. 9, 24], Миттельштедта [Л. 10, 26], Аттли (Л. 1], А. Эндоью (Л. 10, 18], А. Раппопорта |[Л. 28]. При изучении проблемы обучения и создания обучающихся автоматов большое 'значение приобретает учение И. П. Павлова, в частности работы П. К. Анохина и Л. Г. Воронина. Перечисляя в статье «Обучающиеся автоматы» (1959 г.) основные события научной жизни, заложившие основу этому новому направлению науки, К. Штайнбух на первое место ставит работы И. П. Павлова. В своих статьях он широко освещает значение этих исследований. Принципы выработки условных рефлексов были использованы для создания новых автоматов О. М. Аттли {Л. 1], Цеманеком [Л. 32, 33], К. Штайнбухом [Л. 29, 30] и другими учеными. В последнее время ученые приходят .к выводу, что принципы выработки одиночных условных рефлексов не могут обеспечить создание автоматов, способных к обучению в сложных условиях внешней среды. Для этой цели необходимо учитывать более сложные алгоритмы, связанные с формированием систем условных рефлексов [Л. 6]. В этом направлении интересные работы проводятся в Институте переработки и передачи информации, руководимом К. Штайнбухом [Л. 29, 30]. Был создан ряд новых автоматов, способных к узнаванию образцов и выработке понятий на основе принципов, отличных от принципов, использованных Ф. Розенблатом. Созданы автоматы, способные к обучению. Эти автоматы 'находят широкое практическое применение. Интересные исследования осуществляются в Австрии под руководством Цеманека [Л. 32, 33]. В эту группу входят В. Кудиелка и X. Кретц. Биологическая концепция этого исследования, основанная на учении • И. П. Павлова, связана также с работами А. И. Ангиана и В. Г. Валтера. Дискуссии Цеманека и Ангиана привели к выработке новой программы работы обучающихся систем для вычислительной машины «Маллу- ферл». В экспериментах на этой машине были созданы модели, более широко отражающие все особенности выработки условных рефлексов,— «развернутая модель условного рефлекса». Были изучены свойства и способности различных обучающихся систем. На конференции по обучающимся автоматам в Карлсруе в 1961 г. был сделан ряд интересных докладов. Работа X. Хармеса посвящена анализу различных проблем теории обучения и описанию созданных моделей обучающихся автоматов. X. Ремус осуществил исследования ino созданию различных программ обучения на вычислительной машине IBM-704. X. Хартл, исходя из созданной К. Штайнбухом концепции обучения как создания «внутренней модели» внешнего мира, создал программы обучающихся машин, служащие для решения различных технических проблем. Анализ 'принципов переработки информации имеет большое значе- * ние также для изучения механизмов работы мозга, лежащих в основе узнавания образов и выработки абстрактных понятий. Большой интерес представляют работы Б. Грамера и Ф. Венцеля {Л. 31]. Эти ученые проводят исследования на людях с целью выяснить те принципы, которые попользуются головным мозгом человека при узнавании слов (чтении текста) и узнавании звуков (прослушивание речи). Известно, что человек ие воспринимает все буквы слова и всех слов фразы. Он узнает смысл фраз по определенным ориентирам. Эти ориентиры вырабатываются в процессе жизни человека. Они обеспечивают быстрое чтение и восприятие быстрой речи. Для того чтобы со- 157
здать .машины, способные понимать речь и читать книги, необходимо выявить принципы, используемые головным мозгом человека, в противном случае машина не сможет успешно перерабатывать громадного количества информации и не будет способна к работе. Ценные исследования осуществлены советским ученым М. М. Бон- гартом, английским ученым Д. М. Маккеем [Л. 9, 24] и другими исследователями. Изложенные выше подходы к изучению головного мозга отличаются от психологических и физиологических приемов исследования. Становится очевидным формирование нового направления в науке, изучающего работу головного мозга. Были сделаны различные предложения относительно термина, определяющего это направление. Термины «физиологическая кибернетика»,, «биокибернетика», «нейрокибернетика» охватывают более широкую область исследования. В связи с этим X. Франком (Л. 22] был предложен термин «информационная психология». Это направление объединяет исследования, в которых, в отличие от классических методов психологии. и физиологии, научный анализ работы мозга дается на основе изучения основных принципов кодирования и переработки информации. Мри этом используются современные достижения в области кибернетики. X. Франком разработаны также некоторые важные положения этой новой науки [Л. 22]. Следует, однако, признать, что многие разделы этого направления в науке в настоящее время ближе подходят к физиологии, чем к психологии. В связи с этим, может быть, более удачным был бы термин «информационная физиология». Это направление, входящее в качестве составной части в кибернетику, использует математические методы. Однако современный математический аппарат как средство абстрактного моделирования явлений природы еще не может охватить той сложной картины взаимодействия и переработки информации, которая разыгрывается в организации и во внешней среде при осуществлении сложных форм работы мозга. Встает вопрос о разработке нового математического аппарата. Эта система взаимодействия может быть в абстрактной форме воспроизведена в виде модели (в электронных машинах изучение модели выполняет в значительной мере ту роль, которую в других областях науки играет математический аппарат). Существует мнение, что использование электронных систем позволяет значительно расширить возможность абстрактного научного анализа явлений природы по сравнению с существующими методами математического анализа. Следует подчеркнуть ошибочность утверждения некоторых математиков о том, что кибернетика есть одно из направлений математики. Кибернетика связана с изучением объективно существующих в природе явлений управления и переработки информации. Математические методы, как и в других науках (физика, химия) играют важную роль для абстрактного анализа отдельных явлений. Проблематика и теоретическая основа «информационной физиологии» значительно отличается от тех проблем, которые решаются физиологами и психологами. Создана новая теория вопроса. Эти вопросы, освещены в специальных работах [Л. 6, 10, 14, 16, 17, 19, 20, 22, 23, 26, 27, 30], поэтому мы не будем на них останавливаться. Более подробно разберем вопрос о методических приемах исследо- ния. На первых этапах работы эти приемы были близки к методам психологии и физиологии. Так, например, в ряде случаев испытуемым давали решать те или иные задачи. При этом делались записи и использовались данные словесного отчета. На основе анализа этих данных выявлялись простейшие информационные процессы. 158
Однако при такой форме эксперимента исследователь сталкивается с весьма сложной 'картиной, при которой научный анализ часто оказывается затруднительным. В связи о этим большое значение приобретает разработка методических приемов, обеспечивающих более точную и четкую форму эксперимента. В этом случае в ходе опыта обычно создается искусственная внешняя среда, в которой экспериментатор по своему желанию может создать те или иные системы закономерностей или взаимосвязей между сигналами. Такая методика позволяет точно учитывать как информацию, уже имеющуюся в памяти у испытуемого, так и вновь поступающие комплексы сигналов. Она дает возможность точно учитывать различные формы переработки этой .информации, а также все ответные рефлекторные реакции испытуемого. Удачный вариант такой методики разработан, например, американским ученым А. Раппопортом. Был создан автомат, в котором могли быть созданы различные системы взаимосвязей между различными сигналами и между сигналами и действиями испытуемого. Эти закономерности не сообщались испытуемому. Перед испытуемым ставилось задание добиться появления определенньих сигналов. В ходе опытов этого типа изучаются системы правил переработки информации головным мозгом человека. Производится анализ алгоритмов, определяющих, какие действия возникают в ответ на поступление тех или иных сигналов, какие сигналы или комплексы запоминают и как они преобразуются в связи с поступлением новой информации. Результатом экспериментов обычно является четкая система правил. Каждое из этих правил само по себе не решает проблемы. Однако в целом, будучи реализованы в электронной машине, они обеспечивают появление нового в качественном отношении явления. Для того чтобы иметь возможность следить за ходом опыта, иногда применяется групповой опыт. .Каждое действие испытуемых производится только после его обсуждения. Последнее записывается на магнитофон. Применяются разные системы поощрейия испытуемых, что позволяет выявить различные принципы работы мозга. Большое значение для информационной физиологии имеют методические приемы изучения работы мозга, разработанные И. П. Павловым. Как известно, основой этих приемов являются. изоляция животного и человека от внешней среды и создание экспериментальной внешней среды в виде поступления отдельных сигналов и комплексов сигналов различной сложности в нужной для экспериментатора последовательности. Такая форма опыта обеспечивала большую точность эксперимента, чем методика лабиринта или проблемных клеток. В этих условиях, как известно, у животных искусственно формировали системы условных рефлексов. Этот прием экспериментального воспроизведения (экспериментального синтеза) различных форм поведения из элементарных компонентов (отдельных сигналов и отдельный двигательных актов) позволяет выявить принципы работы мозга, лежащие в основе возникновения новых программ его работы. Эта методика оказывается очень удобной для анализа принципов переработки информации. Она обладает рядом преимуществ перед другими методиками, используемыми психологами, в которых испытуемые имеют дело с более или менее сложными ситуациями. Использование этой методики для задач кибернетики привело к ее дальнейшему развитию, которое было связано с усложнением искусственно создаваемой в эксперименте внешней среды [Л. 6, 11]. В частности, оказалось необходимым включение в эту среду систем причинно-следственных зависимостей между различными сигналами и между сигналами и действиями испытуемых. 159 i
Оказалось важным также перейти от формирования одиночных рефлексов к экспериментальному синтезу различных более сложных программ работы головного мозга (выработка сложных систем условных рефлексов). * * * Описываемое направление исследований имеет большое значение для технической кибернетики. Современный этап развития этой области науки характеризуется поиском новых путей. Становится ясным, что на основе уже известных принципов трудно решить некоторые актуальные проблемы. .В ряде докладов на международных конференциях в Тедингтоне, 1958 г. |[Л. 24, 25], Париже, 1959 г. |Л. 20, 23}, Карлсруе, 1961 г. [Л. 18, 19, 31, 33] ставилась задача изучения механизмов «творческой», «интеллектуальной» деятельности человека с целью использования некоторых из этих принципов работы мозга для создания новых машин [Л. 24, 25]. Ставилась задача создания машин, способных к обучению, к выработке понятий, к узнаванию образов, принятию целесообразных решений в новых ситуациях в условиях, когда нет исчерпывающей и точной информации, ik выбору наилучшего решения из многих возможных [Л. 24, 23, 27, 29, 30]. Оказывается, что современным электронным вычислительным машинам нужны точные цифровые данные обо всех деталях и параметрах управляемого объекта. Очень часто такой информацией система управления располагать не может. Так, например, при применении современных машин для планирования народного хозяйства необходимы точные цифры о всех деталях производства. В связи с масштабами производства, с внедрением новых материалов, новых марок машин располагать такой информацией оказывается практически невозможным. Такие же проблемы встают и при автоматизации многих производственных процессов и транспорта. Головной мозг решает эти проблемы на основании других принципов, перерабатывая ограниченное количество информации. Он обладает механизмами, обеспечивающими отбор нужной, достоверной информации, механизмами, обеспечивающими рациональные способы выбора наилучшего пути в решении проблемы. Особые алгоритмы обеспечивают рациональное использование прошлого опыта. Указывается также, что современные электронные вычислительные машины могут работать только в том случае, если человек «заряжает их полезной и относящейся к делу информацией». Ставится задача создания таких машин, которые были бы способны, изучая внешний мир, самостоятельно производить отбор полезной и достоверной информации. Большое значение имеет проблема надежности в работе автоматов, в современной кибернетике. Успех в решении поставленных проблем тесно связан с изучением принципов переработки информации головным мозгом человека. Эта проблема удачно изложена в статье доктора технических наук М. Ботвинника [Л. 4]. Он пишет, что мы будем терпеть неудачи в создании «думающих машин» до тех пор, пока будем идти по пути усовершенствования принципов работы счетных машин, анализирующих все возможные варианты поведения и требующих точной и полной1 информации. Успехи будут достигнуты! в том случае, если при создании машин будут использоваться принципы работы головного мозга. В статье приводятся основные черты, характеризующие отличия в принципах работы, используемых мозгом человека и машиной. Изучение алгоритмов работы головного мозга в связи с проблема- 160
ми кибернетики имеет важное значение для создания обучающихся и самообучающихся систем управления, автоматов, способных читать и воспринимать устную речь, способных к узнаванию образов и выработке понятий. Изучение этой проблемы приведет к прогрессу в области создания машин-переводчиков (способных переводить текст по смыслу), машин-диагностов, а также автоматизировать многие производственные процессы, требующие сложной и разнообразней деятельности человека. Новые перспективы, ,как указывал академик Н. Н. Семенов, откроются в развитии науки. На некоторых фазах научной работы, где требуется переработка большого количества информации, процесс научного исследования .может стать более эффективным при использовании автоматов-«усилителей умственных способностей». 'В настоящее время имеет место односторонее увлечение изучением структуры организации системы управления. Однако развитие науки .показывает, что решение многих проблем может быть достигнуто именно на уровне изучения информационных процессов головного мозга человека. Не менее важное значение имеет описанный выше комплексный путь исследования, сочетающий экспериментальное изучение мозга и создание соответствующих моделей для физиологии и медицины. Причины многих болезней ((гипертонии, грудной жабы, бронхиальной астмы) связаны с формированием новых регуляторных механизмов, поддерживающих стойкое отклонение какой-либо функции организма. Именно с этим обстоятельством связаны трудности лечения этих заболеваний. На 4-й международной конференции по медицинской радиоэлектронике в Нью-Йорке нами были освещены результаты исследований, связанных с экспериментальным воспроизведением у собак начальных стадий гипертонической болезни. При этом оказалось, что в основе этого заболевания лежало образование новых систем управления, имекн щих сложные программы работы ,и активно поддерживающих патологически повышенный уровень кровяного давления. Для тото чтобы понять причины и механизмы формирования таких патологических форм управления, необходим серьезный научный анализ принципов переработки информации головным мозгом человека, связанных с формированием новых регуляторных механизмов, лежащих в основе работы внутренних органов в норме и при патологическом состоянии. Одна только констатация возможности выработки условных рефлексов, связанных с деятельностью различных органов, на современном этапе развития науки оказывается уже недостаточной. * * * Большие возможности в связи с развитием кибернетики открываются и для анализа организации структуры нервной сети, лежащей з основе сложных форм работы мозга. Широкой известностью пользуются уже упомянутые выше работы Маккалока и Питса, Клини, Медведева, Карлбертсона, А. Эндрью, Аттли, Маккея. Важное новое направление развивается в институте, руководимом проф. К. Штайнбухом. Были разработаны принципы нового подхода к созданию обучающихся автоматов, которые авторы обозначают термином «матрица обучения». «Матрица обучения» — это новый принцип построения радиоэлектронных систем, перерабатывающих информацию. На основе использования этих принципов оказывается возможным формирование не только одиночных условных рефлексов, но и систем взаимосвязанных между собой условнорефлекторных реакций, что является важной предпосылкой построения обучающихся систем новых типов. Автоматы, построенные по этому принципу, приобретают 11-572 161
ряд важных способностей, например способность узнавания сложных образов внешнего мира, способность к сложным целесообразным системам действий и т. д. В докладах В. Горке, X. Каумперкуака и С. В. Вагнера в 1961 г. на конференции в Карлсруе было показано, что обучающиеся автоматы этого типа находят себе практическое применение: 1) для автоматизации узнавания знаков и образов, в частности для создания радиоэлектронных устройств, способных к чтению напечатанных текстов; 2) для автоматического узнавания речи; 3) для быстрого отыскания информации, в частности для создания автоматов, работающих в библиотеках, архивах; 4) в управлении промышленными предприятиями; 5) в уцравлении движением транспорта; 6) в предсказании погоды; 7) в автоматическом осуществлении химических анализов; в) в медицинской диагностике и ряде других областей. Ряд технических вопросов, связанных с созданием описанных выше автоматов, освещен X. Крафтом и X. Л. Хонерлохом. Большим событием в научной жизни являлась разработка Ф. Ро- зенблатом [Л. 28] новой теории динамики процессов головного мозга на основе созданной в руководимой им лаборатории радиоэлектронной модели «перцептрон». Для развития этой области науки характерно, что новые радиоэлектронные устройства часто -создаются 'без учета организации нервной сети головного мозга. Однако эти исследования имеют большое значение, так как каждая из новых разработанных моделей, обладающих способностью к обучению выработке понятий, вносит свой вклад в развитие общей теории.. Трудности в изучении головного мозга -очень часто оказываются связанными не столько с отсутствием методических возможностей для экспериментального исследования, сколько с отставанием в разработке теории вопроса. Известно, что успех в экспериментальных исследованиях определяется правильностью рабочих гипотез, на основе которых строится эксперимент. Физиолог, изучающий работу нервных клеток и систем нервных элементов, до последнего времени находился в положении, которое можно сравнить с положением ученого, пытающегося понять механизмы оптических систем глаза без знания законов преломления света. IB этом случае, конечно, возможно установление бесчисленного количества новых фактов (например, того факта, что величина зрачка зависит от интенсивности света), однако затруднительно понимание механизма в целом. Понятно, что изучение этой же проблемы на основе знания теории вопроса сразу может решить проблему, причем окажется ненужным большинство тех фактов, которые были собраны ранее. В^физиологии, как это уже многократно отмечалось [Л. 5, 6, 10, 14, \6Г 17], накопление фактов стало в связи с этим самоцелью. Это приводило и приводит еще сейчас к тому, что многие ученые основное внимание уделяют проблемам, не имеющим существенного значения для понимания механизмов сложных форм работы мозга. Так, например, изучение проблемы ретикулярной формации, привлекающей внимание многих электрофизиологов, в основном приводит к выявлению роли отдельных участков мозга в развитии состояния сна -и бодрствования,, однако не приносит пользы в изучении механизмов основных важных для кибернетики форм работы мозга, связанных с памятью, мышлением, обучением и т. д. Дискуссия о месте замыкания условнорефлекторных связей, кото- торая стоит в центре внимания электрофизиологии, касается только вопроса о локализации функций. Это направление экспериментальных исследований приносит мало пользы для понимания основных механизмов работы самоорганизующихся систем управления. В связи с этих! следует подчеркнуть ошибочность мнения- некоторых ученых, которые 162
ожидают, что физиология при ее современном состоянии сможет в конце концов решить вопросы, важные для технической кибернетики. Необходима организация специальных исследований в области изучения головного мозга с позиций кибернетики. Новые значительные успехи будут достигнуты в том случае, если те же экспериментальные методики, которые используются физиологами (методика экстирпации, методика записи биоэлектрических явлений мозга, методика раздражения участков мозга), а также новые методики будут применяться на основе разработанной теории для проверки тех или иных гипотез. При этом необходимо тесное сочетание экспериментального исследования с созданием соответствующих моделей. Экспериментальные методы -исследования мотут выявить несоответствие в принципах построения радиоэлектронных систем и организации моз(га. Выявленные отличия 'будут служить ориентиром при создании -новых моделей. Для проведения таких исследований уже созданы реальные предпосылки. Основой их может, например, служить теория, разработанная Ф. Розенблатом [Л. 28] или изучение соответствия различных моделей «формальных нейронов» с работой реальных нервных клеток. В связи о этим 'большое значение приобретает последняя работа английского физика Д. Эндрью (Национальная физическая лаборатория в Теддингтоне, Англия), хорошо известного по своим работам в области обучающихся автоматов. Им сделана интересная попытка выявить принципы организации .и работы .нервной сети животных, лежащие в основе процесса обучения. В качестве объекта исследования взяты низшие животные (черви, моллюски), у 'которых нервная сеть очень проста и более доступна для научного анализа. Эта работа использует электрофизиологический метод. Однако она по существу отличается от обычных исследова,ний электрофизиологов своими целями и методами анализа научных проблем. В работе ставится задача решения вопросов, тесно связанных с теорией нервной сети и другими проблемами кибернетики. Следует подчеркнуть, что оба направления в изучении головного мозга тесно связаны между собой. Изучение принципов переработки информации головным мозгом человека является необходимой предпосылкой для дальнейшего изучения структуры нервной сети, лежащей в основе осуществления сложных форм работы мозга. В связи с развитием описанных выше новых направлений в изучении головного мозга, связанных с развитием кибернетики, возникает ряд важных принципиальных вопросов. Ученые столкнулись с тем фактом, что в изучении механизмов работы головного мозга, лежащих в основе таких сложных явлений, как выработка понятий, решение проблем, обучение, значительные успехи могут быть достигнуты без непосредственного анализа физиологических и биохимических процессов, протекающих в отдельных нейронах и даже в сетях нервных элементов. Этот вывод имеет большое значение в связи с существующими в настоящее время тенденциями в развитии физиологии. Широкое распространение среди электрофизиологов получило мнение, что истинный прогресс в изучении головного мозга может быть достигнут только при непосредственном изучении нервных клеток. Исследование другого типа трактуется как внешнее описание поведения. Среди многих американских ученых так называемой школы бихе- впористов существует представление, что изучение механизмов работы мозга на современном этапе затруднительно. Поэтому задачей исследования является только изучение поведения как такового. 11* 183
'В ^ряде случаев делаются необоснованные попытки дать физиологический анализ психических явлений на основе изолированного изучения 'биопотенциалов одиночных нейронов. iB связи с этим широкое распространение получило представление о том, что изучение головного мозга не может в .настоящее время принести большой пользы для -механической кибернетики, так как головной мозг еще мало изучен. Мы не знаем даже, как работает нейрон. Развитие науки опровергает это утверждение, оно показывает, что решение 'многих важных вопросов возможно именно на «информационном уровне» изучения головного мозга. Изучение алгоритма работы мозга уже привело к созданию новых кибернетических машин. Как убедительно показано У. Росс Эшби [Л. 16, 17], любое научное исследование предполагает наличие определенного уровня изучения. При решении многих вопросов оказывается несущественным не только рассмотрение процессов на молекулярном уровне, но и анализ работы одиночных нейронов. Попытки .непосредственной связи сложных форм работы мозга с анализом работы нервных клеток не могут привести к успеху в связи с тем, что в основе психических явлений лежит функционирование сложнейших структур нервных элементов; при этом решающее значение имеют те процессы переработки информации, которые разыгрываются не только в головном мозгу, но и во внешней среде. Без изучения этих явлений трудно подойти к анализу механизмов сложных форм работы мозга. * * * IB настоящей 'статье мы можем остановиться на новых путях изучения головного мозга, формирующихся в связи с проблемами кибернетики, только в очень краткой форме. В качестве примера более подробно остановимся на анализе одной из проблем, а именно проблемы самоорганизующихся систем управления, тесно связанной с созданием так называемых обучающихся автоматов. Эта проблема является одной из важнейших проблем кибернетики [Л. -2, 3, 6, 10, И, 15]. Вопрос о надежности в работе систем управления и ряд других актуальных вопросов технической кибернетики, как указывает Н. Винер [Л. 15], тесно связаны € изучением этой проблемы. Н. Винером была высказана важная идея о том, что в основе работы самоорганизующихся систем лежит система программ работы разных уровней [Л. 15]. В связи с этим актуальное значение для решения этой проблемы приобретает исследование алгоритмов работы головного мозга. Этот вопрос в настоящее время остается в значительной cm- пени открытым. В свое время Тордейном был открыт важный принцип, обозначенный им как принцип «проб и ошибок». Однако попытка объяснения механизмов формирования целесообразного поведения и других сложных форм работы мозга на основе одного этого принципа не привела к успеху, так как в основе работы мозга лежит целая система более сложных правил переработки информации. Большое значение, как известно, имеют открытые И. П. Павловым принципы подкрепления условного раздражителя безусловным и принцип многократного совпадения как основа выработки условных рефлексов. Как мы уже отмечали [Л. 6, 11, 19, 20], эти принципы играют большую роль в отборе достоверной и полезной информации. Многократное временное совпадение двух сигналов свидетельствует о наличии во внешней среде определенных закономерностей и позволяет отличить достоверную информацию от случайной. Принципы подкрепления обеспечивают отбор полезной информации. Большое значение для сокращения числа пробных двигательных реакций имеют открытые И. П. Павловым законы генерализации, иррадиации и индукции. Й64
Следует, однако, подчеркнуть, что приведенные выше исследования еще не решают проблемы самоорганизующихся систем управления. У человека и животных формируются новые программы работы головного мозга (новые формы поведения), имеющие весьма сложную структуру. При этом достижение цели оказывается возможным только в результате -сложной системы последовательных действий. Формирование таких программ не может 'быть обеспечено за счет принципов, лежащих в основе выработки одиночных условных рефлексов. Специальный анализ показал, что принципы выработки одиночных условных рефлексов не обеспечивают в достаточной степени гибкой системы отбора внешней информации, в результате чего при работе этих механизмов организм получает только информацию, непосредственно связанную с пищей, и не получает другой информации, необходимой для формирования сложного поведения. Вопрос о терминологии еще не является вполне ясным. Используемый нами термин «система условных рефлексов» очень близок по своему содержанию и понятию «программа работы головного мозга», лежащая в основе сложного поведения человека и животных. Термин же «алгоритмы работы самоорганизующейся системы управления» определяет не само поведение, а систему правил переработки информации, обеспечивающих формирование новых форм целесообразного поведения разных видов (алгоритмы обучения). Для изучения поставленных выше вопросов был разработан ряд методических приемов. Мы искусственно создавали для животных и человека экспериментальную внешнюю среду, в которой воспроизводились как причинно-следственные закономерности между различными сигналами и между сигналами и действиями испытуемого, так и случайные явления. Форма экспериментов изменялась в зависимости от задачи опыта. Например, если изучалась роль временного совпадения сигналов в формировании новой программы работы головного мозга (системы условных рефлексов), то мы искусственно воспроизводили такое совпадение сигналов. Методика экспериментов была в основном описана нами ранее [Л. 5, 7, 8, И]. Мы остановимся только на некоторых особенностях проведения экспериментов на человеке. В ходе опытов перед испытуемым помещался специальный прибор, состоящий из пульта с 16 различными «попками и двумя переключателями и щита с раздражителями (электрические лампочки, звонок и т. д.). Испытуемому давалось задание. Ему говорили, например, «ваша цель зажечь белую лампочку». Он мог добиться этой цели, производя различные действия и системы движений. В результате этих действий на щите возникали и исчезали различные сигналы, значения которых он не знал. Включение и выключение сигналов определялись той системой внешних закономерностей, которая создавалась в ходе опыта и которая не была известна испытуемо-му. Эта схема записывалась на бумаге, и экспериментатор руководствовался ею при проведении опыта. В этих условиях испытуемые, производя различные пробные воздействия и анализируя возникающую при этом внешнюю информацию, в .конце концов находили 'способ достигнуть цели (например, зажечь лампочку). При этом обычно первый раз цель достигалась очень сложным способом. В дальнейшем, при повторении опытов, испытуемые находили более рациональные способы быстро добиваться нужных результатов. В ходе этих опытов экспериментатор точно знал как характер информации, хранящейся в памяти у испытуемых, так и информацию, поступающую извне. Он мог видеть все реакции испытуемого и мог по своему желанию изменить ход опытов. Таким образом оказывалось возможным точное изучение правил переработки информации головным мозгом. ' 165
Как уже говорилось, экспериментальное исследование головного мозга сочеталось с созданием и изучением соответствующих электронных -моделей [Л. 6, 9, 20]. При -решении ряда вопросов эта методика оказывалась более удобной, чем методика, описанная в работах А. Ньювела и Шоу [Л. 27], Гелернтера [Л. 21]. Описываемые приемы исследования, как уже говорилось, 'близки -к методам исследования, разработанным И. П. Павловым. Отличие заключается в том, что в данном случае в ходе экспериментов 'создавались более сложные условия внешней среды, что позволяло изучить более сложные принципы работы головного мозга, связанные с формированием 'сложных систем условных рефлексов. * * * .В работе, проводившейся на кафедре высшей нервной деятельности Московского университета (заведующий кафедрой проф. Л. Г. Воронин), ставилась цель дать анализ механизмов работы мозга «как самоорганизующейся -системы на основе изучения принципов (переработки информации1. Результаты экспериментов были опубликованы [Л. 6, 11, 12, 13, 19, 20]. В связи с этим мы остановимся только на некоторых вопросах, чтобы более подробно осветить результаты экспериментов, осуществленных в последнее время. -В результате .проведения экспериментальных исследований было тюказано, что работа самоорганизующейся системы управления в сложных условиях внешней среды может быть обеспечена только сложным комплексом взаимосвязанных -между со-бой принципов переработки информации. Большую роль играет принцип подкрепления. Однако 'Простая система .подкрепления функционирует только у низших позвоночных. Эксперименты, осуществленные на человеке и высших животных, выявили существование -сложным образом организованной системы (структуры) подкрепляющих раздражителей, обеспечивающих «значительно 'более совершенный и полный отбор (полезной информации. Процесс формирования 'новой программы работы головного мозга (формирования нового целесообразного "поведения) осуществляется в результате переработки внешней информации по определенным правилам. При этом формируются системы условных рефлексов, представляющих собой не 'простую сумму условных рефлексов, а определенным образом организованную сложную структуру. Было выяснено, что отдельные раздражители, занимающие определенное положение в этой вновь формируемой структуре, приобретают новые свойства: они начинают играть важную роль в ходе дальнейшего формирования системы условных рефлексов, принимая участие в отборе внешней информации. Эти ранее индифферентные сигналы после того, как они входят в систему рефлексов, приобретают значение подкрепляющих раздражителей. Выявилось наличие нескольких различных видов таких подкрепляющих сигналов, имеющих разное значение. Подкрепляющие раздражители первого рода играют подсобную промежуточную роль. При выработке новых условных рефлексов, новых звеньев формируемой системы рефлекторных реакций, они служат, в качестве первого предварительного подкрепления. Вое же цепь рефлексов в целом должна подкрепляться пищей, в противном случае новые рефлексы не вырабатываются. Таким образом, подкрепление должно быть дано 2 раза (принцип двойного подкрепления). Подкрепляющие 'сигналы второго рода являлись раздражителями, -которые не 1 В проведении опытов активное участие принимали студенты Е. В. Волошинова, Е. В. Штильман, Н. А. Чичварина, И. П. Ротмистрова, А. Ф. Туров, Г. П. Пронина, Т. П. Семенова. 166
требовали после себя непосредственного подкрепления всей цепи рефлексов безусловным раздражителем (пищей). На 'базе подкрепления первого рода могут вырабатываться только новые отдельные условные рефлексы, входящие в качестве составной части .в цепь условных рефлексов. На базе подкрепления второго рода формировались «самостоятельные» цепи рефлекторных реакций. Само подкрепление безусловным раздражителем (или сигналом, данным в опытах на человеке, испытуемом в качестве цели работы) представляет собой подкрепление третьего рода. Все перечисленные выше подкрепляющие раздражители, -как уже говорилось, объединились в общую структуру, состоящую из большого количества взаимосаподчиненных подкрепляющих раздражителей первого и 'второго рода. При этом при -выработке новых звеньев системы каждый новый условный рефлекс должен был подкрепляться несколько раз [Л. 7, Н, 12]. В случае отсутствия одного из подкреплений рефлексы не вырабатывались К Большое значение имеет изучение тех систем правил, которые определяют, какие именно раздражители и в каких условиях могут стать подкрепляющими раздражителями первого и второго рода. Было выяснено, что подкрепляющими раздражителями первого рода становятся все условные сигналы ранее выработанных условных рефлексов. Правила, определяющие, какие именно сигналы станут подкрепляющими раздражителями второго рода, 'более сложны. Так, например, было выяснено, что такими сигналами становятся все компоненты комплексных условных раздражителей. При выработке условного рефлекса на комплексный раздражитель раздражителем служит не один сигнал, а сумма двух или трех сигналов, даваемых одновременно, например: свет + звонок. Ни свет, ни звонок, примененные изолированно, не вызывают появление рефлекторной реакции, а сумма этих сигналов вызывает реакцию. Было выяснено, что каждый из компонентов этого комплексного раздражителя, например свет, примененный изолированно и без "подкрепления, становится подкрепляющим сигналом второго типа. Все новые сигналы движения, несколько раз совпадающие с ним по времени, запоминаются. На базе этого сигнала (используя его в качестве подкрепления) можно вырабатывать новые автономные цепи условных рефлексов, не требующих непосредственного подкрепления пищей. Такое же подкрепляющее значение приобретает выключение условного тормоза, выработанного к основной цепи рефлексов. Были вскрыты более сложные системы правил. Оказалось, что можно выработать новый условный рефлекс, включая несколько раз новый индифферентный сигнал перед выключением одного из компонентов комплексного раздражителя. В дальнейшем выключение этого сигнала становится подкрепляющим фактором второго рода. Более подробное описание всех выявленных правил приведено в специальных статьях [Л. 7, 11, 12, 13]. Эти исследования указывают, что в основе работ головного мозга лежит очень сложная система принципов. Она обеспечивает более совершенные формы отбора внешней информации. Значение системы подкрепляющих раздражителей становится ясным, если представить себе полную картину циркуляции информации между организмом и внешней средой, лежащую в основе сложных форм работы мозга. Из внешней среды поступает большое количество разнообразных раздражителей, только незначительная часть которых может оказаться полезной. Как уже говорилось, отбор полезной информации осуществляется на основе выявления временного совпадения какого-либо нового сигнала или движения с подкрепляющим раздражителем. Увеличение числа подкрепляющих сигналов в связи с этим увеличивает количество отбирае- 1 Более подробно этот вопрос освещен в специальных статьях [Л. 1, И, 12]. 167
мой новой информации, используемой для формирования 'новых систем условных рефлексов, и скорость формирования новых целесообразных форм доведения. Однако этот предварительный отбор не является надежным, в связи с чем и осуществляется дополнительная проверка в виде второго и третьего подкрепления. Таким образом, отбор информации становится многоступенным. Дальнейшее исследование показало, однако, что головной мозг использует в своей работе еще более сложные принципы. При этом играло большую роль создание в Московском энергетическом институте в содружестве с лабораторией С. Н. Брайнеса электронной машины «обучающийся автомат», в которой |были реализованы 'некоторые из описанных выше принципов [Л. 6]. При анализе работы этой модели было выяснено, что автомат способен в определенных условиях выявлять закономерности внешней среды, создавая ее «внутреннюю модель». Он может проводить отбор полезной информации и не делает полного перебора всех возможных пробных движений, используя более рациональные принципы. Однако возможности этого автомата ограничены: он может успешно работать только в очень простых условиях внешней среды. Обучение происходит медленно, так как оно зависит от случайного совпадения сигналов. Он обучается, как кролик или крыса, но не как человек. Поэтому мы предприняли изучение более сложных принципов работы мозга у человека и животных. Ряд более сложных принципов оказалось возможным выявить и в опытах на животных (эксперименты Е. В. Волошиновой, И. П. Ротмистровой) [Л. И, 12, 13]. Наиболее сложная система принципов переработки информации была выявлена, однако, в экспериментах на человеке К В опытах Н. А. Чичвариной было показано [Л. 19] существование более совершенных механизмов отбора внешней информации, основанных не на отборе отдельных сигналов ;и отдельных движений, а на отборе уже сформированных цепей и 'комплексов условных рефлексов. Формирование же этих условных рефлексов осуществлялось, минуя ту сложную систему подкрепляющих сигналов, которая описана выше. Функционировали другие принципы. Так, например, подкрепляющим сигналом служило появление нового раздражителя. Общие правила выработки были довольно сложны: они определяли не только отбор информации, но и появление тех или иных пробных движений. Так, например, 'было выявлено следующее правило. Если какое-либо случайное движение, например движение б8, приводило к появлению нового сигнала, например аб, а движение б7 приводило к исчезновению -сигнала а6, то возникало следующее перераспределение активности двигательных реакций: случайные движения исчезли; возникало движение б8, после этого 6j и затем .снова б8. Такое чередование повторялось 4—5 раз, после чего снова возникали случайные движения. В результате осуществления этих правил оказывались выработанными простейшие комплексы условных рефлексов. Мы не имеем возможности привести всех правил, которые описаны в статье [Л. 19]. Мы хотим, однако, подчеркнуть, что была вскрыта сложная система алгоритмов. На основе этих алгоритмов вырабатывается большое количество условных рефлексов и комплексов условных рефлексов, которые оказываются, однако, не связанными с целью, поставленной перед испытуемым. Второй важной особенностью, характеризующей работу головного мозга человека, явилось существование особой системы правил пере- работки информации, определяющих включение или выключение этих 1 Результаты исследований доложены на Международном конгрессе по кибернетике в 1961 г. 168
уже выработанных ранее условных рефлексов. Обычно считалось, что выработанные условные рефлексы исчезают только в результате процесса угашения. Здесь мы столкнулись с новым фактом «избирательной активности двигательных рефлексов». Выработавшиеся условнорефлек- торные реакции не угасали. Вместе с тем они 'проявлялись не всегда, а только в определенные моменты. Появление или исчезновение условнорефлекторных реакций определяется особьими правилами [Л. 19], 'которые имеют большое значение при формирования целесообразного поведения. Сами эти правила изменялись в 'процессе работы испытуемого. В том случае, если одни из правил не 'приводили к успеху, они исчезали и возникали новые 'принципы работы мозга. Эти принципы описаны в работе [Л. 19]. Наконец, большое значение имеет комплекс правил, лежащий в основе объединения ранее выработанных рефлексов в новые комплексы. Эта система правил [Л. 19] имеет особое значение в связи с тем, что она обеспечивает отбор (полезной и достоверной информации. Из большого количества условных рефлексов, сформированных по принципу «подкрепления 'новизной», отбираются и объединяются в системы те рефлексы, которые могут привести к получению -пищи или удовлетворению другой потребности. При этом большое значение имело возникновение особых ориентиров, играющих роль подкрепляющих сигналов (подцелей). Появление этих ориентиров определялось особыми правилами. Так, например, в том случае, если испытуемый в результате своих действий случайно получал подкрепление, то все сигналы, присутствовавшие в момент достижения им цели, становились «подцелями» и служили ориентирами при различных попытках перегруппировки уже выработанных рефлексов. Таким образом было выяснено, что в основе работы мозга человека лежит весьма сложная система принципов переработки информации. Эта система обеспечивает значительно более полный сбор полезной и достоверной информации, так как она позволяет избежать принципа многократного совпадения двух сигналов. Важно отметить, что, как это было показано в экспериментах Н. А. Чичвариной и А. Ф. Турова, головной мозг человека, в отличие от животных, использует разные алгоритмы. Если использование определенных принципов переработки информации не приводит к успеху, то они исчезают и проявляются другие принципы. В ходе эксперимента можно наблюдать формирование новых алгоритмов работы мозга. Эти факты заставляют признать существование у человека алгоритмов более высокой категории, обеспечивающих обучение самой способности учиться. Это подтверждает концепцию Н. Винера [Л. 15] о том, что в основе работы самоорганизующихся систем управления лежат программы работы различных уровней. Была изучена также выдвинутая в работах Д. М. Маккея [Л. 24] проблема, 'связанная с частичным исправлением системы в случае получения сигнала ошибки. При незначительном изменении условий внешней среды иногда нет необходимости полностью «отбрасывать» все выработанные ранее программы работы, а целесообразнее произвести частичное их исправление. Встает вопрос об алгоритмах работы системы в данном случае. В нашей работе для изучения этой проблемы изменяли одно звено. Вместо движения бб включали в схемы бю. При осуществлении системы рефлексов испытуемый не получал подкрепления. Возникал сигнал ошибки. В опытах А. Ф. Турова, Т. П. Семеновой, Г. П. Прониной, Н. А. Чичвариной были изучены правила, которые определяли появление различных пробных движений. При этом были выявлены правила, определяющие последовательность в появлении движений, относящихся к различным участкам ранее выработанной системы условных 169
рефлексов и .других движений. Был изучен вопрос о принципах переработки 'новой информации в этих условиях, а также вопрос о том, в .каких условиях происходит исчезновение ранее выработанных программ работы. Наконец 'было выяснено, какие факторы могут привести к тому, что уже исчезнувшая программа работы в виде пробных воздействий осуществится человеком или животным вновь. Далее было проведено исследование, посвященное изучению алгоритмов, обеспечивающих перегруппировку ранее накопленной и вновь поступающей информации при решении задач различного типа. Решение задачи иЛи решение новой проблемы обычно характеризуется несколькими факторами: 1) наличием определенной цели в деятельности человека; 2) наличием в памяти ранее накопленной информации; 3) наличием определенной внешней среды. Внешняя среда характеризуется наличием определенного комплекса сигналов и наличием определенной системы закономерностей, часть из которых известна испытуемому. Эти условия в форме своеобразной «экспериментальной модели» воспроизводились в наших опытах. У испытуемых вырабатывались сложные 'системы условных рефлексов. После этого перед испытуемым ставилась новая цель. Например, им говорили: «ваша цель теперь уже не зажечь лампочку, а добиться того, чтобы был включен метроном». Далее мы записывали на бумаге новую схему внешних закономерностей, которая включала как ранее уже выработанные системы рефлексов, так и новые закономерности. Наконец выключались те или иные комплексы сигналов и таким образом создавались различные ситуации. В ходе этих опытов мы точно знали систему внешних закономерностей, присутствующих во внешней среде, структуру ранее выработанных систем рефлексов (информации, хранящейся в памяти), а также цель деятельности человека и характер внешней ситуации. Такая форма опытов давала возможность провести анализ сложных форм работы -мозга на уровне, .который был определен Ньювелом и Шоу как уровень информационных процессов. Мы видели в наших условиях, из какой ранее выработанной системы рефлексов берутся те или иные их участки, по ;каким правилам происходят лереком'бинация и перегруппировка этих участков и формирование из них новых систем условных рефлексов. Таким образом оказывается возможным научный анализ сложных форм работы мозга на основе выявления 'комплексов простых принципов работы мозга. Ранее нами уже были описаны принципы переработки хранящейся в памяти и вновь поступающей информации, основанные на выявлении одних и тех же сигналов в разных системах рефлексов и на процессе сопоставления поступающих извне новых сигналов с сигналами, входящими в выработанные ранее системы рефлексов [Л. 6, 11, 12, 13]. Опыты, проведенные в последнее время, показали, что одни эти принципы не могут обеспечить сложных форм работы мозга. Были вскрыты более сложные системы алгоритмов. После того как перед испытуемым ставилась новая цель, как правило, не возникало случайных двигательных реакций. Имело место перераспределение активности отдельных условных рефлексов и групп условных рефлексов, входящих в выработанные ранее у испытуемых систем. Были выявлены определенные правила, которые определяли включение и выключение тех или иных участков ранее выработанных систем условных рефлексов [Л. 19]. Часто испытуемые находили очень сложные пути решения, включающие много лишних компонентов, в связи с чем большое значение приобретали принципы, позволяющие упростить способ решения задачи (способ достижения цели). Были выявлены следующие принципы. После того как было получено подкрепление, возникал процесс 170
выпадения из системы условных рефлексов различных ее компонентов и участков. При этом, если после 'выпадения того или иного участка испытуемый оюлучал подкрепление, то выпавшее звено больше не восстанавливалось. Если же подкрепление не давалось, то выпавшее звено возникало вновь. На основании этого простого принципа o-казывалась возможной «проверка» нужности всех компонентов выработанной новой системы рефлексов и отсеивались все 'ненужные, лишние звенья. Таким образом, в ходе этих исследований выявляется сложная система принципов работы головного мозга. На основе этих правил была сделана (в содружестве с С. Н. Брай- несом и В. Б. Свечинским) попытка подойти к анализу организации нервной сети головного мозга. Была разработана соответствующая гипотеза, которая изложена з работе [Л. 6]. * * Как в работах А. Ньювела, Д. М. Маккея и Шоу, основные описы- ъаемые эксперименты осуществлялись на так называемом «информационном уровне». Отличие заключалось в том, что в данном случае используются более точные методы научного анализа, связанные с расчленением сложных процессов работы мозга на элементарные .компоненты: отдельные раздражители и элементарные двигательные ответы. При этом в ходе опыта 'воспроизводится искусственный синтез сложных явлений из этих элементарных процессов, связанных с экспериментальным формированием сложных систем условных рефлексов. Такой подход ,к исследованию позволяет в ряде случаев более точно выявить законы переработки информации. Использование описанной методики иногда позволяет более детально и точно изучить те принципы, которые в работах Ньювела и Маккея даны только в общей форме. Так, например, при анализе значения принципа «возникновения подцелей» важно знать: 1) какой именно сигнал в каких условиях может стать подцелью; 2) сколько времени он будет сохранять это значение; 3) какие условия приводят ik тому, что этот сигнал теряет свое значение. Наши эксперименты приводят к выявлению правил, определяющих все перечисленные выше запросы на каждом этапе выработки. Важной особенностью описываемого метрда исследования является то, что он-позволяет более точно исследовать полный цикл переработки информации между головным мозгом и внешней средой, изучить алгоритмы, позволяющие головному мозгу, активно выявляя закономерность внешнего мира, создавать «внутреннюю модель внешней среды» (К. Штайнбух). Эти исследования тесно соприкасаются также с работами Аттли, Цеманека и других ученых, использующих для создания обучающихся автоматов открытые И. 'П. Павловым принципы выработки условных рефлексов. Наши работы показывают, что для создания совершенных обучающихся автоматов, способных работать в условиях сложной внешней среды, оказываются недостаточными принципы выработки одиночных условных рефлексов. Необходимо использовать принципы, связанные с формированием сложных систем условных рефлексов. В описываемых исследованиях и вскрываются эти более сложные принципы, которые лежат б основе сложных форм работы головного мозга. ЛИТЕРАТУРА 1. Аттли О. М., Машина условной вероятности и условные рефлексы, в сб. «Автоматы» под ред. К. Е. Шеннона и Дж. Маккарти, перевод с англ., Издательство иностранной литературы. М., 1958, стр. 326. 2. Берг А. И., Проблемы управления и кибернетики, в сб. «Философские проблемы кибернетики», Издательство соц.-эконом. литературы, Москва, 1961, стр. 134. 17)
3. Берг А. И., Электроника и кибернетика, Известия высших учебных заведений, серия «Радиотехника», I960, 3, № 1, стр. 3—12. 4. Ботвинник М. М., Люди и машины за шахматной доской, «Комсомольская правда», 14 апреля 1961 г. 5. Б е р н ш т е й н Н. А., Пути и задачи физиологии активности, «Вопросы философии», 1961, № 6, стр. 77. 6. Брайнес С. Н., Напалков А. В., С веч и некий В. Б., Проблемы ней- рокибернетики, Издание Ин-та психиатрии АМН СССР, Москва, 1959. 7. В о р о н и н Л. Г., Напалков А. В., Методические приемы образования сложных систем двигательных условных рефлексов у животных, Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова, 1959, IX, вып. 5, стр. 788. 8. Воронин Л. Г., Напалков А. В., К методике изучения высшей нервною деятельности человека, Доклады Академии пед. наук РСФСР, 1960, № 2, стр. 95. 9. М а к к е й Д. М., Проблема образования понятий автоматики, в сб. «Автоматы», перевод с англ., Издательство иностранной литературы, 1956, стр. 306. 10. Митте л ыыте д т X., Регулирование в биологии, в кн. «Процессы регулирования в биологии», перевод ^ немецкого, Издательство иностранной литературы, Москва, 1960, стр. 27. < И. Напалков А. В., Некоторые принципы работы головного мозга, в сб. «Проблемы кибернетки», под редакцией А. А. Ляпунова, 1960, № 4, стр. 183. 12. Напалков А. В., Физиологические механизмы, лежащие з основе формирования целей двигательных условных рефлексов, Научные доклады высшей школы,. 1958, № 2, стр. 66. 13. Н а п а л к о в А. В., Изучение закономерностей выработки сложных систем условных рефлексов, Вестник Московского университета, 1958, № 2, стр. 75. 44. Хольст Э., Введение в книгу «Процессы регулирования в биологии», Издательство иностранной литературы, 1960, стр. 13. i 15. Хал ев екая О. Г., Норберт Винер в редакции нашего журнала, «Вопросы- философии», 1960, № 9, стр. 164. 16. Э ш б и У. Росс, Введение в кибернетику, перевод с англ., Издательство» иностранной литературы, Москва, 1959. 17. Эшби У. Росс, Схема усилителя умственных способностей, в сб. «Автоматы», Издательство иностранной литературы, 1956. 18. Andrew A. M., An electrophysiological investigation of learning in the Earthworm, Fachtagungen, Aufnahme und Verarbeitung von Nachrichten durch Organismen und Lernende Automaten, Karlsruhe, 1961, S. 25. 19. Brain es S. N., Napalkow A. V., Swetschinski W. В., Prinzipien der Nachrichtenverarbeitung in autobelehrten Systemen; Fachtagungen, Aufnahme und Verarbeitung von Nachrichten durch Organismen und Lernende Automaten, Karlsruhe, 1961, S. 33. 20. Braines S. N., Napalkov A. V., Schrei'der I. A., Analysis of the- working principles of some selfadjusting systems in engineering and biology, Information Processing, UNESCO, Paris, 1960, International Conference on Information Processing (ICIP), Paris, June 1959. 21. Gelfanter, Realization of a geometry theorem prouving machine, Information* Processing, UNESCO, Paris, 1960. 22. Frank H., Uber das Intelligenzproblem und der Informafionspsychologie, Grundlagen Studien aus Kybernetik und Geisteswissenschaft, 1960. 23. К i 1 b u r n Т., G r i m s a 1 e R. I. and SummerF. H, Experiments in machine- learning and thinking, Information processing, UNESCO, Paris, 1960. 24. Mack ay D. M., Operational aspects of intellect, Mechanization of Though Processes, London, 1959, p. 67. 25. M i n s k у M. L., Some methods of artificial intelligence and heuristic programming, Mechanization of Thought Processes, London, 1959. «26. Miltelstaedt H., Regelung in der Biologie, Regelungstechnik, Munchen,. 2 Jahrgang, 1954, Heft & S. 177—200. 27. N e w e 1 1 A., Shaw I. C, Elements of theory of human problem solving,. Psychological Review, 1958, v. 65, № 3. 28. Rosenblatt F., The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain, Psychological Review, 1958, v. 65, № 6. 29. Steinbuch K-, Lernende Automaten, Elektron. Rechenanl.; 1959, 1, H. 5 und 4; Manuskripteingang, 1959, 3, 6. 30. S t e bnb uch K., Automat und Mensch (uber menschliche und maschinelle Intelligenz), Springer-Verlag, Berlin—Gottingen—Heidelberg, 1961. 31. Wenzel F., Uber das Erkennen von Schrdft, Fachtagungen, Aufnahme und Verarbeituiiig von Nachrichten durch Organismen und lernende Automaten, Karlsruhe, 1961, S. 12. 32. Z e m a n e k H., Wesen und Grenzen des Automaten, Zeitschrift fur moderne Rechentechnik und Automation, 1959, 6, Heft 1, S. 9. 33. Z e m a n e k H., Logische Beschreibung ven Lemvorgangen, Fachtagungen, Aufnahme und Verarbeitung von Nachrichten durch Organismen und lernende Automaten, Karlsruhe, 1961, S. 27.
Д. Ю. ПАНОВ и Д. А. ОШАНИН ЧЕЛОВЕК В АВТОМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ На заседании технического совета одной американской фирмы рассматривался проект -сложной автоматической системы. Хотя конструктору и удалось с помощью десятков остроумнейших машин выполнить Бее требования заказчика, системе все еще недоставало надежности. Заканчивая свой доклад, 'конструктор оказал: — Вы видите, господа, что наша система сможет работать в 'соответствии с техническими условиями лишь в том случае, если мы сумеем создать еще 16—20 дополнительных устройств. Конструкция этих устройств 'пока не известна (американцы называют такие устройства «черными ящиками» — «black box». Авт.). Ясно лишь, что они должны выполнять примерно следующие функции: .восстанавливать работоспособность системы при отказе тех или иных элементов ее; сами работать безотказно; находить хоти бы -приблизительно правильные решения в непредвиденных случаях... Я прикидывал характеристики подобных «черных ящиков». Их сложность и стоимость таковы, что превышают стоимость всей системы. В связи с этим я нахожусь в затруднительном положении и 'буду рад, если кто-нибудь из вас мне подаст .хорошую идею. После 'продолжительного молчания поднялся молодой инженер. — Мне кажется, шеф, —< сказал он, — что я могу 'предложить «черный ящик», который бы отвечал вашим требованиям. — Сколько он 'будет весить? — Около 80 кг. — Очень хорошо! А какова будет рассеиваемая мощность? — Приблизительно 600 вт. — Великолепно! Сколько 'понадобится времени для того, чтобы ваш «черный ящик» начал .работать в системе? — Я думаю, что через пять-шесть месяцев он будет к этому (полностью готов. — Но ведь это феноменально! Что же это за волшебный «черный -ящик»?! — Этот ящик — человек, шеф. Еще несколько лет назад .в американской печати можно было найти высказывания о том, что автоматизация «поможет полностью устранить человека из процессов производства и позволит тем самым «разрешить» социальные проблемы, связанные с рабочим классом. В 1953 г. «Уолл стрит джорнэл» писал, например, в этой связи: «Цель автоматизации предприятий состоит в том, чтобы полностью устранить рабочих». А орган большого -бизнеса, «Форчэн», пояснял: «Люди—это слишком трудная и капризная штука... Выкиньте их полностью с ваших заводов, и вы будете чувствовать себя превосходно». Жизнь, разумеется, заставила даже наиболее реакционных американских бизнесменов отказаться от подобных перспектив, и в этом смысле приведенный нами выше пример является достаточно типичным. Теперь каждому ясно, что автоматизация производственных процессов не всегда и .не обязательно приводит к устранению из них людей. Более того: даже в технически сложнейших современных системах управления человек все же остается самым важным организующим и пока еще самы-м надежным звеном. Само собой разумеется, что без применения средств автоматизации человек становится совершенно 'беспомощным -в системах управления. Предоставленный самому себе, он не в состоянии ни охватить необходимый объем данных о контролируемых процессах, ни производить 173
своевременно расчетные операции, которые бы обеспечили правильное решение встающих перед ним сложных -производственных задач, ни реагировать на 'поступающие извне сигналы с требуемой скоростью а точностью. Человек в высшей степени подвержен влиянию разнообразнейших субъективных факторов и состояний, таких как страх, неуверенность, скука, раздраженность, усталость, которые отрицательно сказываются на характере его действий и 'нередко парализуют его и 'полностью выводят из строя в самый решительный и ответственный момент. В силу этих своих особенностей человек часто медлит с решениями,, колеблется, допускает множество ошибок, значительно снижающих качество работы, нарушающих ее ритмичность, вызывающих аварии,, и т. д. Машина не знает подобных слабостей. Она не «пугается» и не «теряется» при возникновении опасностей, не «устает» в человеческом смысле этого слова. Она в состоянии развить огромную силу и скорость, «запомнить» и обработать несравненно большее количество информации, чем человек: ведь ее пропускная способность — десятки, а то и сотни тысяч операций в секунду, причем -и это — еще далека не предел. При этом машина выполняет не только «машинообразные», — элементарные, механически неизменно повторяющиеся действия. Фактически ей может быть поручено любое дело, если только удастся описать его при помощи «алгоритма», т. е. ясной и недвусмысленное системы правил. При таком условии машина готова выполнять даже- сложную «умственную работу: она будет проделывать логические операции, решать оперативные задачи, считать... и делать все это великолепно— часто гораздо лучше и быстрее, чем человек—оператор* средней квалификации. Этим бесспорным преимуществам машин перед человеком противостоит, однако, основной и неустранимый недостаток в их работе: они делают то и только то, что им указывает человек. По правилам, которые человек для них разработал, они выполняют свои операции высокопроизводительно и часто безотказно. Они адекватно и точно- реагируют на все то множество явлений, которое человек, программирующий их работу, сумел правильно предвидеть и учесть. Стоит, однако, возникнуть ситуации, которая по какой-либо причине не могла быть предусмотрена программой, и совершеннейшая машина вдруг оказывается беспомощной. В выдаваемых ею результатах наступает безнадежная путаница. Лучшее, на что она способна при таких обстоятельствах,— это остановить систему, прекратить процесс. Восстановить же нарушенную работу автоматического устройства с программным управлением в состоянии только человек. Вот почему включение в автоматические системы управления «человеческих звеньев», следящих за ходом событий и могущих ответственно принять нужные решения при возникновении тех или иных непредвиденных обстоятельств, защищает системы от возможного выхода из строя и тем самым значительно повышает их общую работоспособность. В последнее время в специальной литературе уделяется много внимания так называемым «самоорганизующимся» и «обучающимся» системам. Однако до сих пор такие машины и системы также выполняли действия, определенные в основном заранее. Они самостоятельно' подбирают те или иные, наиболее выгодные в данных условиях численные значения параметров, определяющих ход процесса, но еще ни одна из машин не может имитировать даже в отдаленной степени ассоциативные процессы в человеческом мозгу, прежде всего, вероятно, потому,, что нам до сих пор неизвестно, как они происходят; знание же резуль-- 174
татов оказывается недостаточным для выяснения природы этих процессов и природы 'мышления вообще. Но роль человека в современных системах управления, -конечно, далеко не исчерпывается его вмешательством в непредвиденных и аварийных ситуациях. Являясь сам надежнейшим звеном та!ких систем, человек регулярно выполняет в «их ряд ответственных функций, в том числе и таких, которые (пока вообще не "поддаются техническому моделированию. У человека развивается способность тончайшего анализа и синтеза явлений, благодаря которым он всегда может быть хорошо информирован об изменениях, происходящих в окружающей его среде. Он тонко различает раздражители, поступающие непрерывным потоком в его .нервные центры, отбирая те из них, которые для него почему-либо важны в данный момент. Для него, как правило, не представляет никаких трудностей выделение сигналов на фоне -случайных шумов и помех, в то время как создание машин, которые бы обладали подобными свойствами, требует весьма сложных и дорогих устройств. Система врожденных, а также условных нервных связей, сложившихся в резуль- 2 3 4 1 5 . - 6 8 <7 ч \ 9 10, Твд bojs* arrow d were pearly gone so they, sit down on the grass and. stopped hunting! Over 12 3 4 В 6 at thje pdge of the wolds they saw Henry Рис. l. тате индивидуального опыта и обучения и являющихся физиологической основой поведения, позволяет человеку целесообразно реагировать на сигналы. Его ответные реакции на те из них, которые имеют для него особо 'важное значение, например, связанные с появлением опасности для жизни или для здоровья, часто носят характер великолепно- отработанных и безупречно действующих автоматизмов. Правда, естественные каналы связи человека обладают в общем меньшим -быстродействием, чем соответствующие каналы машин. Однако человек возмещает эту свою слабость применением высокоэффективных, одному ему свойственных способов .приема и переработки информации. Обладая замечательными способностями обобщения и воображения, он часто не испытывает надобности в кропотливой переработке Есей массы поступающей \к нему информации о контролируемом процессе. Из оплошного потока информации он как бы выхватывает на ходу лишь некоторые отдельные данные, могущие играть роль опорных пунктов для работы воображения, и при их помощи адекватно представляет -себе если не весь процесс, то по крайней мере его существенные черты. Анализ «точек фиксации» при чтении показывает, например, что, пробегая взглядом какой-либо текст, человек вовсе не воспринимает последовательно и раздельно все множество образующих этот текст знаков, т. е. букв. Он то и дело забегает вперед, .как бы стремясь сначала охватить текст в целом; его взгляд останавливается при чтении лишь ца каждой четвертой — шестой букве,—этого достаточно для того, чтобы читающий мог осознать смысл слов (рис. 1). Известно 175-
также, что, воспринимая зрительно буквенные обозначения, человек обращает внимание преимущественно лишь на их верхние половины. Что «при таком чтении понимание текста не представляет особых трудностей, иллюстрирует рис. 2. Благодаря работе воображения человек усматривает в нескольких линиях, изображенных на чертеже, объемные тела, расположенные в трехмерном пространстве. Только человек в -состоянии, применяя свою способность к обобщению, собирать неограниченное количество разрозненных данных в осмысленное, логически организованное целое. Это позволяет ему, например, объединять для дальнейшего использования информацию, поступающую одновременно от множества самых разнообразных источников. Привлечение усвоенных ранее и сохраненных в ламяти общих понятий о закономерностях явлений во много раз увеличивает эффективность .процесса переработки человеком информации, в то же А ' j&w% «**#* iiwrtfi Hvm и entm **ыф№ г********** «u* **#****** unu ******* ||%#Ш!*1*1^#^%^#л«»*1л. , IWiMH* ффяИ^игйягь uta ****** &*#им»жт.* 4'^^|^1»^^а4ш^Г «MUM* AttMWttttliJI 14MAVW ППММАПШ * П*«№*Л*» Рис. 2. время «полностью изменяя характер этого процесса. Едва ли .кто-нибудь станет сомневаться в том, что все это своеобразие человека, резко отличающее его работу от работы любых построенных им электронных вычислительных машин, обусловлено особенностями устройства и развития высших нервных центров человека и прежде всего коры головного мозга. Достаточно вспомнить, -например, что современная вычислительная машина содержит десятки тысяч активных элементов, а в .мозгу человека количество таких элементов (нейронов) оценивается огромной цифрой 1010. Энергия, рассеиваемая нейроном, составляет около Ю-9 вт, в то время «как электронная лампа рассеивает энергию .порядка 1—0,1 вг, а транзистор — десятые — сотые доли ватта. С другой стороны, нейроны работают со значительно меньшей скоростью, чем искусственные активные элементы вычислительных машин (приблизительно в 104— 105 раз). Сопоставляя эти данные, один из крупнейших математиков нашего времени и один из создателей кибернетики Джон фон Нейман [Л. 8] приходит .к выводу, что мозг — в основе своей параллельное устройство в отличие от машин, -которые являются устройствами -последовательными в том смысле, что они вынуждены выполнять необходимые операции одну за другой. Нейман специально отмечает своеобразную систему 'передачи данных в нейронах, обеспечивающую исключительную надежность мозга, правда за счет меньшей скорости его работы. Благодаря необычайно малым размерам нейронов и относительной простоте 'происходящих в них физико-химических «процессов мозг является устройством с очень высокой степенью резервирования. Информация поступает в мозг по тысячам и миллионам параллельных каналов. Это создает и высокую надежность работы и весьма своеоб- 176
разную систему обработки данных, при которой -происходит их объединение и синтезирование, как бы смешивание, дающее результаты, существенно отличные от простой суммы сведений, полученных ino разным путям. Подчеркивая неповторимое своеобразие работы человеческого мозга, Нейман заключает, что «язык мозга не есть язык математики» [Л. в]. Другой крупный американский ученый, доктор Ванневар Буш, создатель большого «дифференциального анализатора» и один из инициаторов исследований, приведших доктора Винера к формулированию основных положений кибернетики, говорит в своем докладе одному из комитетов конгресса США: «Человеческий ум представляет собой чудесный механизм. Машины могут превалировать над ним .в точности запоминания и работы, а также в скорости, но они никак не могут конкурировать с его необычайной сложностью и гибкостью. И, по моему мнению, они никогда не станут конкурировать, по крайней мере в пределах нашей жизни». Конечно, это не означает, что ученые не будут стараться открыть законы, лежащие в основе функционирования живых организмов и живой материи вообще, и дать им математическую формулировку, хотя бы приближенную. Однако не следует забывать о необычайной труд- кости этой задачи, которую мы сейчас еще даже недостаточно ясно представляем себе. Один из крупнейших современных физиков-теоретиков Р. Пайерлс считает, например, что «...нельзя сказать, что законы физики неодушевленной материи смогут полностью объяснить живой организм» [Л. 10]. Само собой разумеется, что речь идет не о вере автора в какую-то «живую силу», а просто о том, что существуют еще неизвестные нам законы, управляющие живой материей. Конечно, приведенные нами соображения носят схематический и внешний характер. Да и вообще о работе мозга нам известно пока что все еще чрезвычайно мало. Ясно, однако, что игнорирование особенностей функционирования мозга, игнорирование своеобразия психической деятельности человека в системах управления является существенным препятствием для рациональной организации работы этих систем, для сохранения и использования сил человека и максимального повышения надежности и производительности его труда. Если человек и машина работают по-разному, если человек, становясь иногда узким местом в системах управления, в то же время обладает, как мы видели, рядом ценнейших качеств, позволяющих ему в определенных ситуациях оставлять далеко позади себя даже самые совершенные машины, ясно, что необходимо научиться оптимально сочетать в системах управления технический фактор и фактор человеческий, с точным учетом как относительных слабостей, так и относительных преимуществ каждого из этих двух факторов перед другим. Для осуществления этой задачи необходимо углубленное изучение психофизиологических функций работающего человека, а в ряде случаев и постановка специальных экспериментальных исследований. Каждому известно, например, что в нормальных условиях от человека непозволительно требовать чрезвычайных усилий и что сохранение его энергии является элементарнейшим и важнейшим условием правильной организации труда. Однако трудность работы не всегда бывает очевидной. Существует немало операций, вызывающих исключительный расход нервной энергии, которые, несмотря на это, могут казаться «легкими». Таковы некоторые операции, связанные с риском и ответственностью за порученное дело и потому требующие высокого эмоционального напряжения. Достаточно привести пример дежурных у центральных пультов управления электростанций, просиживающих в течение долгих часов .в ожидании всегда возможных аварий, как будто бы 12—572 177
«ничего не делая» и несмотря на это доходящих до очень высоких степеней утомления. Исследования, 'проведенные под руководством одного из авторов в Лаборатории .психологии труда Института -психологии АПН, выявили специфические функциональные сдвиги в нервной -системе рабочих три выполнении хотя и 'не сложных, не требующих ни физических, ни умственных усилий, но монотонных, скучных, непрерывно повторяющихся операций конвейерного типа [Л. 1]. Исключительное значение для удобства, безопасности и производительности труда оператора имеют вопросы сигнализации. Работая, человек должен своевременно получать всю необходимую ему информацию, в противном случае он -будет ошибаться, вызывать аварии, производить брак. Основная трудность работы в установках с высоким- напряжением состоит, например, именно в их недостаточной «осигналенности». Не имея -возможности чувственно воспринять разницу между находящимися и не находящимися под напряжением проводниками, оператор не осознает грозящую ему опасность, не относится к -ней правильно и не принимает своевременно необходимых защитных мер [Л. б]. С другой стороны, сигнализация должна быть экономичной. «Пропускная способность» оператора как звена связи ограничена: за единицу времени он в состоянии принять и переработать лишь строго определенное'количество информации.'Поэтому нельзя перегружать его внимания; объем предъявляемой ему информации должен находиться в соответствии с временем, отпущенным на ее обработку. От темпа работы должен зависеть также выбор вида сигнального раздражителя, особенно там, где решающую роль могут сыграть микроинтервалы -времени. Дело в том, что время реакции человека на различные виды раздражителей различно [Л. 11]. Оно колеблется: Раздражитель Время, мсек Зрительный 150—225 Слуховой 120—182 Тактильный . . 117—182 Температурный • • . 150—240 Болевой • 400—1 000 Выбирая вид сигнального раздражителя, следует отдавать предпочтение тем сенсорным каналам, .которые по своей 'природе наиболее соответствуют используемому 'При передаче материалу, избегая излишнего кодирования, (коэффициентов, пересчетов и т. д. Если зрительный анализатор наилучшим образом принимает собственно содержательный материал, то разного рода предупреждающие сигналы с большим успехом могут вводиться через систему слухового или тактильного анализаторов. Использование других каналов целесообразно в случае перегрузки основных каналов, а также для сигнализации специального характера. Характер сигнальных раздражителей также должен соответствовать темпу выполняемой работы. Так, например, цифровые сигнальные обозначения, по-видимому, мало пригодны для работы в очень напряженном темпе. Гораздо 'более эффективными в этих условиях оказываются сигналы в виде фигур и цветов и, особенно, так называемые «сигнал-инструкции», непосредственно подсказывающие исполнителю направление движений, и т. д. [Л. 9]. Из сказанного следует, что проблема оптимального согласования человеческого и машинного фактора в системах управления должна быть разрешена прежде всего технически. Проектировщики и конструкторы должны быть знакомы с основными закономерностями психологии труда и с помощью соответствую- 178
щих специалистов строго учитывать их при создании машин. В самом деле, если (бы задача состояла лишь в проектировании самих электромеханических и электронных устройств системы управления, выбор «параметров для таких устройств находился бы всецело в их руках. Они были бы вольны определять, с какими скоростями следует работать тем или иным элементам системы, какие мощности должны в них .потребляться или рассеиваться, .какой объем информации будет лроходить через них. Но дело ведь заключается еще и в том, чтобы 'правильно включить в автоматизированную систему управления человека. А это нельзя 'сделать, не считаясь со свойственными человеку характеристиками и теми возможными для его деятельности техническими параметрами, которые олределяются физической .и психической природой человека и, следовательно, при введении человека в систему уже не могут быть существенным образом изменены. Основное направление работы ♦проектировщиков систем управления, стремящихся правильно включить в них человека, олределяется, очевидно, спецификой этих систем. Так, применительно к работе с индикатором радиолокатора особое значение приобретают относительная яркость эхо-сигнала и фона, освещенность помещения, где находится экра'н электронно-лучевой трубки, цветность подсобного' освещения, форма и величина- звуковых сигналов, угол наклона экрана. При конструировании приборной доски самолета встают вопросы размещения приборов, их группировки, четкости обозначений -на них л т. д. Ряд экспериментально-психологических исследований показал важное значение отдельных характеристик шкал, используемых в системах управления. Так, например, работа с различными формами шкал дает [Л. 18] при лрочих равных условиях следующий лроцент ошибок: Щ Щ 0/36 0,08 0,10 0,12 ЦП Дюймы Рис. 3. Форма шкалы Ошибки, % Вертикальная линейная 35,5 Горизонтальная линейная 27,5 Полукруглая 16,6 Круглая • 10,9 Окно - 0,5 Не меньшее значение имеет правильное решение вопроса так называемой «читаемости» шкал, связанной с характером их оцифровки, с величиной расстояний между делениями, с формой шрифта и т. д. Из рис. 3 видно, какое влияние на процент ошибок оказывают расстояния между делениями одного из типов шкал [Л. 12]. Макворт [Л. 16] изучал экспериментально процент ошибок, допускаемых при чтении на различных расстояниях шрифтов двух тшпов* изображенных на рис. 4. Результаты этих опытов показаны в таблице: Шрифт Старый (рис. 4, а) ... . • Расстояние, м 7,5 5,2% 1,9% 9 12,5% 5,3о/о 12* 179
При одновременном использовании группы приборов особое значение приобретает положение стрелок, указывающее на нормальное течение процессов. Это объясняется тем, что для оператора в большинстве случаев важно не столько чтение по отдельным шкалам, сколько возможность 'немедленно констатировать передвижение какой-либо из стрелок за установленные допуски. Изучение влияния положения стрелок на время считывания показало, что если стрелки всех приборов в норме находятся в едином положении (например, все показывают «9 часов»), доска из 45 приборов просматривается меньше, чем за 1 сек; если же стрелки в .норме находятся в различных положениях, время считывания удлиняется в 9—10 раз. Помимо указанных характеристик контрольных приборов, эффективность действий оператора в не меньшей степени зависит от пра- АВ JK CID LMN F ни QIR STUVWXYZ 12345,67,890 а) АШШЕ J KILlfflNiqPIQIRJ STUVWXYZ FGH \\?твшт б) Рис. 4. вильного разрешения ряда вопросов, связанных с особенностями и расположением органов управления, т. е. с непосредственным моторным «выходом» человека в систему. Вот, примера ради, несколько элементарных требований, которые следует предъявлять к конструкции и расположению органов управления: 1. Число органов управления и действий с ними не должно превышать минимума, определяемого строением и назначением систем. 2. Органы управления должны -быть легко опознаваемы и различимы при помощи определенных внешних признаков, например, таких, как форма, величина, местоположение, цвет и т. д. Ошибки в опознавании органов управления часто становятся причиной несчастных случаев. Так, в американских ВВС в течение второй мировой войны только ошибки в опознавании двух рычагов на одном из боевых самолетов вызвали за 22 мес. 400 несчастных случаев. В результате американские психологи выработали набор легко опознаваемых по форме рукояток для рычагов (рис. 5). 3. Желательно, чтобы форма органов управления имела смысловое значение, т. е. напоминала их функцию, чтобы, например, рычаг выпуска шасси самолета 'был сделан в форме колеса, рычаг управления закрылками — в форме крыла и т. д. 4. Органы управления должны быть построены и расположены таким образом, чтобы нужный эффект мог осуществляться одним единственным путем. Если к тому нет особых причин, следует избегать альтернативных способов выполнения операций. 5. Должна быть обеспечена оптимальная эффективность при использовании органов управления в определенных целях с учетом их ееличины, формы, пропорций, движений и вызываемых ощущений давления. 6. Направление движений и требуемое при манипулировании боль- т
шее или меньшее напряжение мышц должны находиться в соответствии с характером и силой производимого эффекта. 7. Система органов управления должна быть организована так, чтобы их совместное использование обеспечивало не только выполнение задачи, но и удобство манипулирования с учетом логики двигательных маршрутов оператора — относительной значимости элементов, частоты и последовательности работы с -ними, их роли в .критических ситуациях,— а также ряда других факторов, таких, например, .как функциональная асимметрия рук (наличие более 'сильной правой и более слабой левой руки), и т. д. Решающее влияние на эффективность работы оператора оказывают особенности средыу в которую он .помещен, и, в частности, самого рабочего места. Исключительного внимания в этой связи заслуживают такие У^ факторы, как температур ау V/ 1§!^ влажность, освещенность. v-Ш ^\^ ^а ,рИС q доказано, напри- ф <& а «о *о 100\ . в0\ 60 40 * 20 и Рис. 5. 24 26 30 32 35 70 °е Рис. 6. мер, количество ошибок, которое 'при различной температуре допускают операторы, работающие на радиопередатчиках. Что .касается вопросов освещенности, здесь знание и применение законов 'психологии может оказаться особенно 'полезным. Так, например, работа у экрана электронно-лучевой трубки требует освещения приборов управления и в то же время связана с необходимостью затемнения. Законы темновой адаптации глаза помогают устранить это противоречие. Они (показывают целесообразность применения в этом случае красного света с длиной волны свыше 0,62 мк, который не разрушает темновую адаптацию и в то же время «позволяет хорошо следить за показаниями приборов. Невозможно, наконец, оптимально организовать работу оператора в системах управления, не учитывая огромного влияния на ход и результаты этой работы его индивидуальных особенностей. Ведь именно индивидуальные особенности — так называемый «личный» или «субъективный» фактор—лежат в основе большинства несчастных случаев. В авиации, например, процент аварий, вызываемых этим фактором, равняется по некоторым данным [Л. 6] 40—66%, причем удельный вес задатков, т. е. врожденных анатомо-физиологиче- ских особенностей, составляет 70—80%, в то время как удельный вес особенностей, связанных с личным опытом летчика, не превышает 8-14%. Влияние индивидуальных особенностей сказывается, разумеется* не только на количестве несчастных случаев и аварий. Индивидуальные особенности, от которых зависит уапешность работы оператора, .можно условно разделить .на три группы. В первую группу входят анатомо- и психофизиологические факторы, среди которых на одном из первых мест стоят врожденные свойства нервной системы — сила, подвижность и уравновешенность нервных 181
процессов,— а также .некоторые врожденные особенности анализаторов, например, острота зрения и -слуха, вегетативная возбудимость и т. д. Ко второй группе (принадлежат особенности психомоторной и интеллектуальной сферы: с одной стороны, тонкость двигательной координации и ловкость, 'кинестетическая чувствительность, мышечная сила, с другой — быстрота обобщения, точность анализа, 'способность •к предвидению и экстраполированию данных, сила технического воображения и т. д. Третья группа охватывает характерологические и собственно личностные качества, такие как трудолюбие, целенаправленность, любовь к профессии, чувство долга и ответственности за порученное дело, отношение к труду. Для правильного учета и использования индивидуальных особенностей оператора необходимо: 1) обладание углубленным знанием психофизиологической и социальной структуры этих особенностей и пониманием их значения для •профессиональной деятельности; 2) обладание методиками диагностирования особенностей, достаточно точными для того, чтобы ставимый диагноз мог лечь в основу прогноза относительно влияния индивидуальных качеств данного оператора на результаты его работы. К сожалению, как научная достоверность самих наших данных о структуре индивидуальных особенностей, так и диагностическая ценность соответственных методик в .настоящий момент в общем обратно пропорциональны сложности изучаемых явлений. Так, например, в отношении высших нравственных качеств в нашем распоряжении пока что лишь очень несовершенные методы исследования и лишь чисто описательный материал, не представляющий сколько-нибудь значительной научной ценности. Совсем иначе обстоит дело, скажем, с типологическими особенностями нервной системы, о которых нам известно несравненно больше. Здесь мы обладаем и достаточно точными методиками, которым, правда, для широкого применения все еще недостает необходимой портативности. При изучении типологических различий естественно возникает вопрос, какие трудовые приемы, какие способы работы оптимальны для лиц, обладающих теми или иными особенностями, и, стало быть, в каком направлении необходимо индивидуализировать процесс профессиональной подготовки этих лиц. Очень интересные в этом отношении данные, полученные на кафедре психологии Казанского университета, показывают, как типологические особенности сказываются на индивидуальном стиле рабочих-передовиков, как, например, «малоподвижные» в смысле И. П. Павлова рабочие спонтанно компенсируют инертность нервных процессов работой в равномерно высоком темпе во избежание трудных для них экстренных ускорений, интенсификацией ориентировочной деятельности, повышением удельного веса профилактических работ [Л. 7]. Другим важным вопросом, встающим в связи с изучением типологических особенностей нервной системы, является вопрос о том, в каких видах профессиональной деятельности лица, обладающие теми или иными типологическими особенностями, имеют больше всего шансов на успех. Работы Лаборатории психофизиологии Института психологии АПН показывают, например, что часто столь необходимая для оператора в системах управления способность концентрировать внимание при действии посторонних раздражителей является по существу функцией силы нервной системы. Подвижность нервных процессов лежит, по- видимому, в основе не менее важных для оператора умственных качеств, называемых обычно сообразительностью, живостью и гибкостью 182
мышления; от уравновешенности нервных процессов зависят самообладание, хладнокровие, выдержка и т. д. Затронутый нами здесь вопрос 'подводит нас вплотную к проблемам (профессиональной ориентации и профессионального подбора. Мы ,не будем вдаваться в .критику хорошо известных слабостей -психотехнических 'приемов отбора путем так называемых тестологичеоких испытаний. Необходимо, однако, со всей определенностью заявить, что недостаточность тех или иных некогда применявшихся у лас и все еще популярных за рубежом методик не должна являться основанием для пренебрежительного отношения к проблеме профессионального отбора вообще. Особенно же нетерпимо подобное отношение в тех случаях, когда речь идет об операторах в системах управления, работа которых часто связайа с большим риском и даже с опасностью для жизни как их самих, так и других людей. Основной вывод из .всего сказанного нами сводится к следующему: автоматические системы управления необходимо проектировать таким образом, чтобы в них были, максимально учтены функциональные возможности человека; ведь только при этом условии он и сможет работать хорошо. Правильный же учет функциональных возможностей человека в системах управления требует в свою очередь широкой постановки исследовательских работ в области тех наук, которые изучают функции человека в труде и прежде всего именно его высшие интеллектуальные функции, хуже всего поддающиеся техническому моделированию. Речь идет, очевидно, о психологии труда. Огромный размах зарубежных работ в данной области виден хотя бы из того факта, что американский журнал «Psychological Abstracts» за последние 10 лет ежегодно аннотирует 450—800 законченных исследований только по вопросам промышленной психологии. А опубликованная недавно библиография работ по психологии труда, выполненная по заказу военно-морских сил США, за один 1955 г. содержит 376 названий. В это число, естественно, не включена ни одна из множества секретных работ. ? Очень большое внимание исследовательским работам в области психологии труда уделяют отдельные крупные промышленные капиталистические предприятия. Так, например, известная американская фирма вычислительных машин «Интернейшнэл Бизнес Мэшинз Корпорейшн» (IBM) включает в свою «психологическую группу» специалистов, имеющих ученые степени по психологии, для проведения индивидуальных и групповых исследований — .в том числе и чисто теоретических— по психофизике, по вопросам зрительного и слухового восприятия, по проблемам обучения, по теории коммуникаций, по теории информации, по психометрике, по процессам решения задач и др. В нашей стране работу в области психологии и физиологии труда ведет ряд научно-исследовательских учреждений Москвы, Ленинграда, Киева, Тбилиси, Казани и других городов. Для на'с эта работа приобретает особый смысл. Руководители нашей партии постоянно указывают, что при любом уровне механизации и автоматизации производства на первом месте остается человек, на которого ложится ответственность за надлежащее использование новой техники. Исследование функций человека в труде имеет непосредственное отношение к созданию технической базы коммунизма. Кроме того, если при капитализме изучение так называемых «человеческих факторов» .в системах управления рассматривается лишь как новое, утонченное средство эксплуатации людей —путем увеличения производительности труда, улучшения качества работы, создания благоприятного «психологического климата» и т. д.,— то у нас дело обстоит совершенно иначе. В социалистическом государстве обеспечение оптимальных условий для работы человека является не только — и даже 183
не столько — средством (повышения производительности труда, сколько целью. Вот почему работу по исследованию психофизиологических функций человека в автоматических системах управления необходимо всячески поощрять и развивать. ЛИТЕРАТУРА 1. Асеев В. Г., О влиянии монотонной работы на время простой двигательной реакции и лабильность процесса возбуждения в зрительном анализаторе, Доклады Академии пед. наук РСФСР, 1960, № 3. 2. Вартлетт Фр., Психология человека в труде и игре, Москва, 1959. 3. Берг А. И., Мера надежности, Известия, 11/VI 1960. 4. Б е р г А. И., О некоторых проблемах кибернетики, «Вопросы философии»,. 1960, № 5, стр. 51—62. 5. Борисов А. В., Роль психологических причин в возникновении электротравматизма, «Вопросы психологии», 1959, № 1. 6. Гератеволь 3., Психология человека в самолете, Москва, 1959. 7. Климов Е. А., Некоторые особенности моторики в связи с типологическими различиями по подвижности нервных процессов, «Вопросы психологии», 1960, № 3, стр. 89—97. i в. Н е й м а н Джон, Вычислительная машина и мозг, (Кибернетический сборник» Москва, 1960. 9. О ш а н и н Д. А., О психологическом изучении производственных операций,. «Вопросы психологии», 1959, № 1, стр. 64—75. 10. П а й е р л с Р. Е., Законы природы, пер. с англ., Физматгиз, Москва, 1959. 11. Arthur 1. Bills, L'etude des fonctions matrices et du rendement, Metho- des de La Psychologie, par T. I. Andrews (It. fr.), Paris, 1952, t. II, p. 570. 12. С h a p a n i s A., Garner W. R., Morgen С. Т., Applied experimental psychology, N. Y., 1949, XII, p. 434. 13. Fogel L. J., The human computer in flight control, IRE Trans, on electronic computers, Sept. 1957, p. 195—202. 14. Goody W., Brain function on high-speed navigation, Journal of the Institute of Navigation, 1959, v. XII, № 3—4, p. 238—248. 15. Jenkins W. O., The factual discrimination of shapes for coding aircraft-type controls, Psychological Research on Equipment Design, Wash., 1947, p. 199—205. 16. Mack worth JM. H., Legibility of read brock letters and numbers, Psychological Laboratory, University of CombrMge, England, Flying Personal Research Committee, Report № 423 (S), April 1944. 17. Quastler H., The complexity of biological computers, IRE Trans, on electronic computers, Sept., 1957, p. 192—194. 18. Sleight В. В., The effect of instrument dial shape on legibility, Journal of Appl. Psychology, 1948, v. 32, p. 170—188.
III. КИБЕРНЕТИКА И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ В. Д. БЕЛКИН КИБЕРНЕТИКА И ЭКОНОМИКА Одной из наиболее важных и перспективных областей применения кибернетики является экономика. Экономике как базису принадлежит решающее значение в жизни общества. Экономика относится к числу сложнейших объектов кибернетического исследования. В силу этой сложности разработка вопросов применения кибернетики в экономике начата совсем недавно, значительно позднее, чем в других областях. Но актуальность проблемы, ее общественная значимость породила уже множество опоров и разногласий теоретического и методологического характера. Обязательной предпосылкой применения кибернетики в любой области и тем более в экономике должен служить глубокий качественный анализ объекта исследования. Поэтому первоочередной задачей является установление особенностей экономики, отличающих ее от других областей 'кибернетического исследования. В технике и лингвистике, биологии и медицине объекты кибернетического исследования и его характер не зависят от общественного строя. В отличие от этого характер применения кибернетики -в экономике в значительной степени определяется общественным строем. Задачи и сфера применения кибернетики в экономике при капитализме и социализме коренным образом различаются между собой, и это различие обусловлено специфическими особенностями капиталистического и социалистического 'Способов производства. При капитализме с его частной собственностью на средства производства строгая организация производственных процессов в пределах отдельно взятых предприятий и монополистических объединений сочетается с -конкуренцией и анархией производства в масштабах всего общества. Это сужает рамки и уменьшает эффективность применения кибернетики в капиталистической экономике. Будучи наукой о целенаправленном управлении, кибернетика при капитализме может лишь в весьма ограниченных масштабах иметь дело с народным хозяйством как с единым целым. Поэтому даже тщательное изучение связей на основе детальной информации ни в коем случае не в состоянии привести ik рациональной организации и управлению, к преодолению стихийности в народном хозяйстве капиталистической страны. Такая организация в условиях капитализма немыслима в силу его органической природы. Кибернетика при капитализме применима лишь к отдельным, хотя в ряде случаев и крупным, частям народного хозяйства. Рассматривая проблемы кибернетики применительно к социальным процессам и явлениям, родоначальник этой науки Норберт Винер 185
сам указывает на отсутствие 'целенаправленности в развитии буржуазного общества,.на 'неприменимость в силу этого кибернетического подхода к управлению обществом в условиях капитализма. Не скрывая своих симпатий к буржуазной, «аморфной», как он ее называет, демократии, Винер констатирует, однако, что отсутствие целенаправленности идет вразрез с принципом «эффективности» [Л. 1]. Это признание буржуазного ученого достаточно многозначительно. Развитие нашей страны — страны победившего социализма, имеет целенаправленный характер: наша цель — построение комхмунистиче- ского общества. Эффективность социалистической системы хозяйства доказана ее всемирно-историческими достижениями: в освоении космоса, в развитии атомной 'энергетики и в ряде других областей современной науки и техники. Величайшим преимуществом социализма является планомерное развитие экономики. Основанное на общественной собственности средств производства социалистическое хозяйство -нашей страны развивается по общему плану и в силу этого может рассматриваться как единый, в известной степени, объект применения кибернетических методов. Применение кибернетики к народному хозяйству в целом намного сложнее, чем к отдельным его частям. Зато и эффект такого применения несравнимо больше. Его трудно переоценить. Действительно, чем выше развитие народного хозяйства, чем сложнее и многообразнее связи и взаимодействие отдельных его частей, тем большее значение приобретают анализ этих связей и управление процессом воспроизводства. Английский ученый-кибернетик У. Росс Эшби резонно замечает, что если речь идет о деревне, то для ее хозяйственного управления достаточно собрания старейшин. Если общество состоит из миллионов людей, необходимы более сложные методы координации их действий 1Л. 2]. Подобно тому как в физике, биологии и других областях применение кибернетики достигает .цели лишь в том случае, когда оно основано на точном знании и учете объективных законов природы, применение методов кибернетики к народному хозяйству должно основываться на объективных экономических законах. В течение последнего столетия раскрытие объективных законов общественного развития является научной заслугой представителей интересов рабочего класса — передового класса современного общества. Буржуазные ученые-экономисты и социологи в силу классовой ограниченности и апологетических устремлений искажают закономерности общественного развития, выбивая почву из-под ног научного кибернетического исследования; более того, и кибернетику они нередко используют в апологетических целях. Только социализм создает условия для подлинно научного использования кибернетики в экономической теории и практике на основе объективных законов, устанавливаемых марксистско-ленинской политической экономией. В условиях социализма экономическое -развитие общества определяется и направляется государственным народнохозяйственным планом. Отсюда главным объектом применения кибернетики в экономике служит планирование народного хозяйства. Разработка народнохозяйственного плана с точки зрения кибернетики может рассматриваться как определение стратегии экономического развития. План служит конкретным воплощением политики Коммунистической партии в области народного хозяйства. Составление плана должно базироваться на достаточно подробной и точной информации. Обеспечение такой информации—функция учета и государственной статистики. Отсюда, наряду с планированием, важнейшим объектом применения кибернетики в экономике является государственная статистика. 186
После того как разработана стратегия экономического развития, главное значение приобретает оперативное руководство выполнением плана, реализацией избранной -стратегии. Важное место принадлежит здесь финансово-кредитной системе, которая также должна стать объектом широкого применения кибернетики. В числе объектов наиболее (перспективного .применения кибернетики в экономике особое место 'принадлежит материально-техническому снабжению. Снабжение во многом определяет планомерность социалистического производства. Организация и планирование бесперебойного снабжения таят в себе немалые трудности. Условием рациональной организации снабжения являются 'передача и обработка больших объемов информации в весьма сжатые сроки. Материально-техническим снабжением занимается огромная армия служащих, труд которой механизирован в самой незначительной степени. Между тем из всех областей экономической работы операции снабжения носят наиболее формализованный, монотонный характер. Поэтому как по своему значению для народного хозяйства, так и по специфическим особенностям деятельности материально-техническое снабжение может и должно <стать первоочередным объектом применения кибернетики. Названные выше объекты 'Применения кибернетики в экономике далеко не исчерпывают возможного перечня объектов. Это — главные объекты, по которым уже начаты кибернетические исследования, разработаны определенные отправ'ные «принципы. Проблема применения кибернетики в экономике имеет две стороны: применение электронных вычислительных машин для экономических расчетов и применение кибернетических методов для изучения, контроля и управления экономическими процессами. Электронные вычислительные машины построены и действуют на основе кибернетики. Бесспорный факт их существования и очевидная эффективность их применения в области техники и точных .наук обеспечили в настоящее время почти всеобщее признание так называемой технической кибернетики. Сложнее обстоит дело с другой стороной применения кибернетики в экономике — с кибернетическим подходом к изучению экономических процессов и явлений. Некоторые философы и социологи отрицают применимость кибернетики даже в такой науке, как биология. Немудрено, что еще в большей степени они ополчились против ее применения в изучении общественных процессов, в частности экономики. В последнем случае им вторят отдельные экономисты. Аргументацией против использования точных кибернетических методов в экономике служит обычно сложность экономических процессов, не поддающихся якобы математическому анализу даже с применением электронных вычислительных машин. В США такая точка зрения выражена наиболее четко профессором политической экономии Ижболдиным. К сожалению, в той или иной степени ее придерживаются и некоторые наши экономисты. Позицию этих экономистов можно объяснить только нежеланием или неумением творчески развивать науку. Экономистам-марксистам широко известно, какое внимание уделял Маркс применению математических методов в экономике, как, впрочем, и в других науках. На основе глубокого качественного анализа могут быть в той или иной степени формализованы и математически выражены почти все экономические процессы. А это значит, что к 'ним могут быть применены кибернетические методы. В наше время, в эпоху развития электронных вычислительных машин ,и мощных средств передачи информации, нет никаких оснований отказываться от применения математики и кибернетики в экономических исследованиях. У нас не сыщешь теперь экономиста, который 187
выступал бы против применения в экономике электронных вычислительных машин. Но имеется, к сожалению, немало экономистов, которые за применение электронных вычислительных машин, но против применения в экономике кибернетических методов. Подобные экономисты, по-видимому, полагают, что две названные стороны применения кибернетики в экономике разделены глухой стеной. Что же порождает такого рода заблуждение? Объективной его основой служит серьезный разрыв между уровнем развития электронной вычислительной техники и разработанностью методики ее применения в экономике. При современном состоянии этой методики электронные вычислительные машины еще нельзя использовать в экономике в полную меру их возможностей. Немало экономистов, однако, противится ('большей частью, правда, пассивно) применению и тех кибернетических методов в экономике, которые уже разработаны. Возможно, что кибернетика и не получит в экономике такого полного вещественного выражения, как в вычислительных машинах. Но несомненна, однако, уже теперь плодотворность применения кибернетики к изучению связей, контролю и управлению различными весьма существенными сторонами экономических процессов. Материальная база такого применения кибернетики имеется в виде электронных вычислительных машин. Но использование кибернетических машин для экономических расчетов по прежним методам, предназначенным для ручного счета, -малоэффективно. Стало быть, тот, кто выступает против применения кибернетических методов в экономике, объективно оказывается и против использования в этой важнейшей области и электронных вычислительных машин. А это совершенно нетерпимо. Как показывает зарубежный опыт, даже в капиталистическом хозяйстве, где возможности использования кибернетики несравнимо уже, чем при социализме, электронные вычислительные машины и соответствующие методы передачи, хранения и обработки информации, методы и средства автоматизации управления применяются в весьма широких масштабах. В США экономическими расчетами занято 80% всех электронных вычислительных машин. Только одна компания, «Дженерал Электрик» использует для этой цели около 50 машин. Преодоление отставания в области применения кибернетики для экономики—важнейшая задача. Не говоря о таких высших ступенях применения кибернетики в экономике, как контроль и управление, уже на начальных ступенях — передаче, хранении и обработки информации, требуются не только электронные машины, но и соответствующие их возможностям методы обращения с информацией. В начатых в последние годы работах по применению кибернетики в экономике, как и во всяком большом новом деле, не обходится без борьбы передового, нарождающегося -с отсталым, отмирающим. Но в нашей стране все новое, передовое встречает самую широкую поддержку Коммунистической партии и народа. Рассмотрим перспективы применения кибернетики в следующих областях экономики: в системе учета и статистики; в системе планирования народного хозяйства; в материально-техническом снабжении; в системе Госбанка СССР. СИСТЕМА УЧЕТА И СТАТИСТИКИ Для эффективного управления и планирования народного хозяйства необходимо в первую очередь располагать достаточно полной, точной и своевременной информацией, что может быть обеспечено соответствующей постановкой учета и статистики. Как указывает Н. С Хрущев: «Успешное решение задач коммунистического строительства немыслимо без централизованной системы «учета и статистики в народном 188
хозяйстве страны...» (Доклад на VII сессии -Верховного Совета СССР, 1957 г.). Учет является основой для рационального планирования и оперативного управления как отдельными предприятиями, так и народным хозяйством страны в целом. В настоящее время сбор и обработка экономической информации осуществляются в значительной мере вручную. Учетом и статистикой •в СССР занято свыше 2 млн. человек [Л. 3]. Для получения информации о состоянии народного хозяйства ежегодно обрабатываются миллиарды документов. Управление народным хозяйством представляет со-бой непрерывно протекающий процесс, требующий непрерывного поступления своевременной информации. Однако обработанная и систематизированная информация о состоянии народного хозяйства получается с большим опозданием, достигающим нескольких месяцев. В области учета и статистики в нашей стране имеют некоторое применение механические вычислительные средства — различные счетно-клавишные и счетно-аналитические машины, которыми оснащены фабрики механизированного счета, машиносчетные станции и машиносчетные бюро. Однако механические устройства не решают главной задачи комплексной механизации и автоматизации процессов обработки экономической информации. Они позволяют только ускорять выполнение непосредственно счетных операций и простейших операций по сортировке данных. В то же время известно, что до 90% всех операций, встречающихся при учетно-статистических работах, носят формальнологический характер и не могут выполняться с помощью указанных простейших средств, а требуют электронных вычислительных машин. Первоочередными областями применения этих машин в статистике являются переписи населения, оборудования, инвентаризация основных фондов, обработка текущей и годовой отчетности и т. д. Ввиду несовершенства вычислительной техники, применяемой в настоящее время в статистике, остается почти неразработанной и не используется 'богатейшая экономическая информация. Так, например, совершенно недостаточно разрабатываются и используются для планирования данные 40 тыс. бюджетов семей рабочих, служащих и колхозников. Между тем на составление и сбор этих бюджетов затрачивается масса труда и денежных средств. Более полная разработка бюджетов дала бы ценнейшие сведения о покупательских фондах, их территориальной структуре, о потребностях и платежеспособном спросе населения. Исправить это положение можно лишь на основе широкой автоматизации процессов обработки информации в системе народнохозяйственного учета и статистики. В настоящее время предусмотрено проведение широких мероприятий по автоматизации учета и статистики как в низших и средних звеньях (на /предприятиях и в совнархозах), так и в высших звеньях (республиканские статистические управления, Центральное статистическое управление СССР). Руководство этой важнейшей работой возложено Правительством на ЦСУ СССР. В «Положении о государственной статистике» об этом говорится как об одной из основных функций ЦСУ. Наряду с электронными вычислительными машинами важнейшую роль в деле совершенствования государственной статистики должна сыграть теория информации — раздел кибернетики, изучающий вопросы формирования, хранения, передачи и обработки информации. Исследование кибернетическими методами содержания и объемов информации 189
и определение наилучших средств ее передачи значительно повысят- оперативность и действенность государственной статистики. Внедрение кибернетических методов в такую сложную область,, как экономическая статистика, требует всесторонней научной подготовки, которая должна опираться как на достижения кибернетики, так и на (положительный опыт государственной статистики. В частности, 'представляется рациональным общий принцип построения и организации работ ЦСУ СССР. Образно говоря, этот принцип «можно уподобить конусу, в вершине ^которого находится разработка баланса народного хозяйства. Задаче построения баланса* народного хозяйства, характеризующего в общем виде весь процесс расширенного 'социалистического воспроизводства, -подчинена в той или иной степени деятельность отраслевых отделов и управлений ЦСУ. Разумеется, эти отделы, выполняя необходимые для построения баланса народного хозяйства статистические разработки, проводят обширную работу по более детальному цифровому освещению дел в соответствующих отраслях. Но при этом как в отношении содержания своей деятельности, так и в отношении сроков тех или иных разработок они находятся под организующим воздействием работ по* балансу народного хозяйства. Разумеется, при многоступенчатой системе обработки статистических данных для построения баланса народного хозяйства значительная часть информации от предприятий теряется. С другой стороны,, отчетный баланс народного хозяйства составляется в слишком укрупненном виде 'и в длительные сроки, что существенно снижает его- ценность для планирования. Автоматизация обработки информации существенно сократит эти сроки. Необходимая для планирования детализация отчетного баланса народного хозяйства может быть обеспечена при составлении межотраслевых балансов производства и распределения продукции. ЦСУ СССР проведено составление такого баланса за 1959 г. Балансы составлены в разрезе 157 отраслей-продуктов в натуральном выражении и 83 отраслей в стоимостном выражении. Межотраслевые балансы производства и распределения продукции представляют собой экономико-математическую модель народного хозяйства, прообразом которой -служат схемы общественного воспроизводства Маркса и Ленина. Б этой модели показаны потоки продукции, направляемые из одних отраслей в другие на производственное потребление, а также поступление продукции на непроизводственное потребление и накопление. На основе этой модели с помощью математических методов и электронных вычислительных машин проведен ряд ценнейших экономических исследований и плановых расчетов. Составление детальных межотраслевых балансов производства и распределения продукции за 1959 г. ЦСУ СССР провело как единовременную работу на основе 20-процентного выборочного обследования предприятий и строек. Теперь задача заключается в том, чтобы составлять подобные и даже более подробные межотраслевые балансы систематически, раз в 2—3 года, а затем и ежегодно. Кроме того, межотраслевые балансы продукции должны быть дополнены межотраслевыми балансами основных производственных фондов. Для этого необходимо не только автоматизировать сбор и обработку информации, но и определить ее состав и формирование. Кибернетика может принести неоценимую пользу в этом деле. В исследованиях по применению кибернетических методов в статистике и особенно -в построении экономико-математических моделей известного внимания заслуживают зарубежные работы по составлению таблиц -межотраслевых связей. Как указывает начальник ЦСУ СССР В. Н. Старовокий: «Серьезный методологический интерес пред- 190
ставляют для нас составляющиеся в ряде стран балансовые таблицы,* доказывающие взаимосвязь отраслей .народного хозяйства и, в частности, отраслей промышленности: источники сырья и материалов данной отрасли и распределение ее продукции между другими отраслями» [Л. 4]. В США по данным ценза 1947 г. такие таблицы были составлены в разрезе 500 отраслей-продуктов. Математическая разработка таблиц ■проводилась на электронной вычислительной машине типа «Юнивак». Таблицы меньшего размера составлялись в 'послевоенные годы во многих западноевропейских странах. Однако возможности использования этих таблиц, в капиталистической (экономике невелики. Таблицы не могут уберечь ее от кризисов и безработицы. Не случайно в США правительство прекратило финансирование работ по исследованию межотраслевых связей, и ценз 1954 г. для этих целей так и 'не был разработан. СИСТЕМА ГОСУДАРСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ Государственное планирование является главнейшим звеном управления народным хозяйством СССР. Быстрый и неуклонный рост сложного и многоотраслевого народного хозяйства СССР требует постоянного совершенствования социалистического планирования. Предстоящее в 'ближайшее время внедрение электронных вычислительных -машин в .практику плановых расчетов явится крупным вкладом в решение этой задачи. Быстродействие электронных вычислительных машин позволит значительно ускорить составление 'планов, повысить оперативность хозяйственных и плановых органов. Но этим далеко не исчерпывается значение электронных вычислительных машин для -планирования. Внедрение в экономические расчеты механических и электромеханических средств — арифмометров, табуляторов и т. д., хотя и ускоряет расчеты, но не приводит к изменению их методов. Внедрение электронных вычислительных машин создает для экономических расчетов качественно новые возможности, аналогично тому, .как это имеет место в точных науках и технике. Возьмем 'простой пример. Математики к артиллеристы могли и ранее неплохо рассчитать траектории полета снарядов и ракет. Однако продолжительность этого расчета была несопоставима со временем, в течение .которого снаряд должен достигнуть цели. На электронных вычислительных машинах траектория полета вычисляется значительно 'быстрее, чем летит снаряд или ракета. Эта создает 'принципиальную возможность регулировать полет на основании точного расчета его траектории, меняющейся от различных непредвиденных и возникающих вновь обстоятельств. Именно расчетами на электронных вычислительных машинах обусловлена поразительная точность запуска, полета и возвращения наших космических ракет. Эконом'ичеакие расчеты, проводимые «самым тщательным и скрупулезным образом, в случае если 'продолжительность их велика и соизмерима с 'плановым периодом, могут оказаться малоэффективными, .потому что результаты их нельзя 'будет своевременно использовать. По той же причине редко удается вычислить достаточное количество вариантов плана, чтобы выбрать действительно наилучший. Продолжительность расчетов мешает вовремя и в полной мере корректировать план в ходе его выполнения. Поэтому -применять в практике планирования точные методы, требующие огромного количества оасчетов, ранее, до 'появления электродных вычжлителыньгх маши'Н, было затруднительно. Такие машины по своему быстродействию превосходят 'прежние вычислительные средства в сотни и тысячи раз. Это радикально меняет 'положение. Продолжительность .плановых расчетов даже при многократном увеличении их объема резко снижается. Появляется возможность «применять точные методы. В этом и состоит главный эффект 1=91
внедрения электронных вычислительных машин в планирование. В речи на июльском Пленуме ЦК КПСС (1960 г.) академик А. Н. Несмеянов заявил: «(Применение электронной вычислительной техники для экономического учета и планирования может дать огромный экономический эффект. Этому делу следует придать размах, достойный нашей страны» [Л. 5]. Из уже освоенных и опробованных в экспериментальном 'порядке методов плановых расчетов на электронных вычислительных машинах остановимся прежде всего на методах составления сбалансированного плана производства и распределения .продукции. Методы плановых расчетов должны во всем отвечать требованиям объективных экономических законов социализма, и прежде всего основного экономического закона и закона планомерного развития народного хозяйства. В соответствии с основным экономическим законом социализма непосредственной целью производства в СССР является удовлетворение 'потребностей общества. Конкретизируя основной экономический закон применительно к задачам «планирования, товарищ Н. С. Хрущев указывает: «Рост производства в социалистическом обществе для того и планируется, чтобы увеличить сумму материальных благ для все более полного удовлетворения (потребностей всех членов общества» (Н. С. Хрущев, Доклад на XXI съезде КПСС, Госполит- издат, 1959, стр. 74). Потребности общества многообразны. Сюда входят потребности в пище, одежде, жилище, книгах и т. д. Поскольку потребности общества постоянно растут, для их удовлетворения требуется непрерывно увеличивать производство. Отсюда к общественным 'потребностям относятся также потребности в станках, металле, тракторах и других средствах производства, используемых для расширения производства. Все эти материальные блага поступают в доход общества. Они составляют национальный доход. Следовательно, намечаемое количество материальных благ, поступающих на потребление и накопление, объем и структура национального дохода должны служить определяющими показателями при составлении народнохозяйственного плана. Однако не все произведенные в народном хозяйстве продукты поступают в доход общества, часть из них постоянно остается в пределах производства. Общество не может потребить целиком зерно нового урожая. Оно должно позаботиться о том, чтобы возместить семена, затраченные на посев. Точно так же взамен сожженного угля добывается другой уголь, изношенные станки заменяются новыми, потребленный в машиностроении металл — новым металлом. Следовательно, наряду с той частью продуктов, .которая образует национальный доход, общество производит часть продуктов, которая составляет так называемый фонд возмещения. Как показал К. Маркс, национальный доход и фонд возмещения находятся при данном уровне развития техники в определенном .количественном соотношении. Задача, стало быть, сводится к тому, чтобы в соответствии с намечаемым национальным доходом определить необходимые размеры производства во всех отраслях народного хозяйства. Чтобы решить эту задачу, требуется огромное количество расчетов. Действительно, допустим, что в плановом периоде намечается произвести 10 тыс. самолетов. Как определить необходимое для этого производство различных видов продукции в различных отраслях народного хозяйства, например производство электроэнергии? Электроэнергией, затрачиваемой непосредственно на авиационном заводе, расход электроэнергии на самолет не исчерпывается. Наряду с этими прямыми затратами электроэнергии при планировании ее производства необходимо учесть так называемые косвенные затраты: электроэнергию для выплав-ки алюминия, используемого на изготовление 192
самолетов, электроэнергию для электровоза, транспортирующего материалы и топливо на авиазавод, электроэнергию, расходуемую в шахтах для добычи этого топлива, и т. д. Таким образом, полные затраты электроэнергии на 'производство самолетов значительно превышают -прямые затраты ее на авиазаводе. Исчислив величину полных затрат электроэнергии для изготовления одного самолета, нетрудно определить, сколько электроэнергии потребуется на 10 тыс. самолетов. Аналогичным образом обстоит дело с пластмассой, которая расходуется на (производство самолетов, с металлом, проводами и другими материалами. Показатели 'полных затрат исчисляются с помощью электронных вычислительных машин на основе данных о непосредственных, прямых затратах. Результаты расчета 'полных затрат различных продуктов на каждый из этих продуктов машина -печатает в виде таблицы, которая показывает, в каких размерах нужно производить различные виды продукции, необходимые для выпуска единицы конечных продуктов: метра ткани, центнера муки, автомобиля, станка и т. д., поступающих на -потребление и накопление. Ценность подобной информации очевидна. Плановые органы, принимая то или иное решение о выпуске любого вида продукции, будут в точности информированы, с какими затратами в различных отраслях народного хозяйства это будет сопряжено. Таблица полных затрат служит необходимым материалом для составления плана в соответствии с намечаемым национальным доходом. Умножив показатели полных затрат на объемы конечных продуктов, можно получить .плановый межотраслевой баланс, или, иначе говоря, полностью сбалансированный план 'производства и распределения продукции по отраслям. Составление плана по изложенному методу с применением электронных вычислительных машин требует широких экономических исследований в самых различных направлениях. Прежде всего необходима тщательная разработка показателей намечаемого национального дохода — уровней и структуры .потребления и накопления. В этой работе значительное место принадлежит определению рациональных норм потребления продуктов питания, одежды, обуви, жилья. Разработка рациональных норм потребления осуществляется в Научно-исследовательском институте труда, Институте питания Академии медицинских наук, НИИ торговли и общественного питания, НИИ жилища Академии строительства и архитектуры и в некоторых других учреждениях. На основе рациональных норм должен быть исчислен ряд потребительских наборов, исходя из текущего уровня производства, уровня, планируемого на ближайшие годы, перспективного уровня. При определении перспективного уровня потребительских наборов имеется возможность исходить из научно обоснованных медицинских норм, и здесь весьма эффективно применение точных методов и электронных вычислительных машин [Л. 13]. В связи с определением структуры накопления серьезные задачи встают перед научно-исследовательскими институтами в области строительства и ведущими проектными организациями. Расчет потребителей различных видов продукции, поступающей в фонд накопления, существенно облегчается развитием типового проектирования. Но тем ответственнее становится обоснованный выбор типовых проектов для строительства в плановом периоде. Делом первостепенной важности является детальная разработка показателей материальных производственных затрат — прямых затрат. Исходным пунктом такой разработки является построение отчетного межотраслевого баланса продукции. На основе этого баланса получаются коэффициенты производственных затрат отчетного периода. Для 13—572 198
применения к плановым расчетам они должны быть скорректированы в соответствии с тенденциями технического прогресса. Если на -производство, например, экскаватора ,в отчетном периоде расходовалось 4 г металла, а в планируемом периоде за счет технологических и конструктивных улучшений намечено снизить этот расход на 10%, то показатель прямых запрат на плановый период составит 3,6 т- Перспективные показатели затрат на производство — нормативы материального производственного потребления —разрабатываются у нас уже давно. Но круг продуктов, .по которому определяются эти нормативы, должен быть значительно расширен. В СССР имеется в настоящее время широкая сеть отраслевых научно-исследовательских институтов^ которые в состоянии обеспечить составление экономически обоснованных нормативов материального потребления по каждому виду продукции. Определение таких нормативов с учетом технического прогресса и перспектив развития 'различных отраслей создает надежную базу для расчета таблиц полных затрат планового периода. Поскольку в народном хозяйстве производятся тысячи различных видов продукции, для расчета таблицы полных затрат приходится решать систему из тысячи уравнений, выполняя для этого миллионы и даже .миллиарды вычислительных операций. В СССР таблицы полных затрат были исчислены впервые в Институте электронных управляющих машин АН СССР на быстродействующей электронной вычислительной машине М-2 по данным Научно-исследовательского экономического института (НИЭИ) Госплана СССР (ныне Госэкономсовета). В дальнейшем были проведены аналогичные расчеты по данным Госплана Польской (Народной Республики, Лаборатории по применению математических методов в экономике в Сибирском отделении Академии наук СССР, .по данным зарубежной статистики. Расчеты таблиц полных затрат были проведены затем в Вычислительном центре АН СССР на машине БЭСМ и в других учреждениях. При этом для составления сравнительно небольшой таблицы в разрезе 20 отраслей на машине М-2 было (проделано около четверти миллиона вычислений. Подобный расчет, включая автоматическое печатание таблицы, длится примерно 15 мин. Опытный вычислитель с помощью арифмометра или электромеханической счетной машины затратил бы на такую работу полгода, т. е. в несколько тысяч раз больше времени, чем электронная вычислительная машина. Особенность таблиц полных затрат, исчислявшихся по материалам Лаборатории по применению математических методов в экономике в Сибирском отделении Академии наук СССР, состоит в том, что они охватывали не все народное хозяйство, а отдельный (Мордовский) совнархоз. Исчисленные по всем совнархозам и союзным республикам по единой номенклатуре продукции, -подобные таблицы явятся ценнейшим материалом для составления сбалансированного пл,ана не только в отраслевом, но и в территориальном разрезе. Это поможет лучше планировать межрайонные связи, более рационально определять кооперированные поставки, полнее удовлетворять потребности народного хозяйства и населения различных районов и республик. Разработка таблиц полных затрат по районам даст возможность правильно, научно обоснованно решать вопросы специализации не только промышленности, но и сельского хозяйства. Действительно, .в тех районах, где показатели полных затрат труда и материальных ресурсов на продукцию растениеводства окажутся наиболее низкими, следует форсировать развитие этой отрасли сельского хозяйства. И наоборот, районы, где относительно низкими окажутся полные затраты на производство мяса, молока, яиц и т. д., выгодно ориентировать на развитие животноводства. Будучи исчислены по единому согласованному кругу 194
продуктов и отраслей во всех странах социалистического лагеря, таблицы полных затрат послужат эффективной координации планов развития народного хозяйства этих стран. Они помогут установить, какие виды продукции выгодно производить в данной стране и какие — завозить из других стран, какие отрасли народного хозяйства и в каких странах следует развивать с точки зрения интересов социалистического лагеря в целом. Сбалансированность, взаимная увязка показателей — необходимое, но не единственное качество научно «составленного плана. Другим важнейшим свойством является его оптимальность. План должен предусматривать производство максимального количества продуктов с наиболее экономными затратами трудовых и-материальных ресурсов. Чтобы сопоставить затраты на производство и его результаты, надо выразить их в единых единицах измерения. Непосредственно в часах человеческого труда этого сделать нельзя. При социализме имеет место товарное производство особого рода, существует и действует закон стоимости. Материальные и трудовые затраты могут соизмеряться лишь в стоимостном выражении, посредством денежных показателей — цен и заработной платы. Поэтому цены должны отражать реальные издержки производства, а заработная плата распределяться по количеству и качеству труда. В настоящее время общественные издержки производства выражаются ценами 'весьма неточно. Использование механизма цен для перераспределения .национального дохода, связанные с различными привходящими обстоятельствами, поощрительные скидки и запретительные надбавки, наслаиваясь в течение ряда лет, привели к чрезмер-» ным отклонениям цен от реальных издержек .производства, к неоправданной 'пестроте в рентабельности [Л. 6]. Отсюда большое значение -приобретает совершенствование ценообразования. Июльский (1960 г.) Пленум ЦК КПСС постановил пересмотреть в 1961—»1962 гг. оптовые цены на орудия и средства производства с тем, чтобы они точнее отражали затраты на про-изводство, и поручил Гос- экономсовету СССР разработать методические основы установления новых оптовых цен [Л. 7]. Работа по пересмотру оптовых цен связана с большим количеством расчетов. Действительно, пусть для ликвидации убыточности, к примеру, угольной промышленности будет (Изменена цена на уголь. Это повлечет за собой изменение цены на кокс, на производство которого расходуется уголь, а следовательно, >на чугун, сталь, прокат. Цены на металл в свою очередь существенно .влияют на себестоимость продукции машиностроения, в том числе и шахтных машин. Изменение цен на шахтные машины должно снова отразиться на цене угля и т. д. Снижение цен на жидкое топливо, природный газ и многие виды машин, производимых в настоящее время с чрезмерно повышенной рентабельностью, также вызовет соответствующее изменение цен по всей цепочке продуктов, связанных с их производством. Поэтому и изменение цен любого продукта должно отразиться на уровне цен многих других видов продукции. Учет взаимного влияния изменения цен всегда доставлял .плановым работникам много трудностей. Нельзя было исчислить цены ;в несколь- ких вариантах и обеспечить достаточную точность при увязке цен. На электронных вычислительных машинах большое количество- расчетов, потребных для взаимной увязки цен, может быть выполнено» во многих вариантах в весьма короткие строки и притом с большой точностью. Однако коренное совершенствование ценообразования возможно только >на основе исчисления реальных общественных издержек производства основных продуктов народного хозяйства. Уже ряд лет экономисты — ученые и практики ведут дискуссии относительно принципов ценообразования. Но только совсем недавно 13* 195
-Методами машинной математики удалось исчислить уровни цен по каждому из обсуждаемых принципов: по схеме так называемой «усредненной стоимости» и по схеме цены .производства. Весьма обширные возможности открывает применение электронных вычислительных машин в плановых расчетах по труду и заработной плате. Некотсфые из этих расчетов по поручению Государственного комитета по вопросам труда и заработной платы Совета Министров СССР ;уже проведены в Институте электронных управляющих машин (Москва). Расчеты позволили определить изменение доходов семей трудящихся в зависимости от новых тарифных систем в различных отраслях промышленности [Л. 13]. Рассмотренные выше примеры, разумеется, далеко ,не исчерпывают Задач народнохозяйственного планирования, в решении которых могут быть эффективно применены кибернетические методы и электронные ■вычислительные машины. Имеется ряд других задач в области .планирования производства капитальных вложений, труда и заработной платы, выбора .наиболее целесообразных плановых вариантов и т. д., в решении которых машинной математике и точным методам предстоит сыграть крупную роль. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ СНАБЖЕНИЕ Материально-техническому снабжению как одному из важнейших Звеньев социалистического воспроизводства всегда уделялось ,и уделяется большое внимание. В -настоящее время в СССР органы снабжения и сбыта ежегодно составляют 10,5—12 тыс. материальных балансов по различным видам продукции (Л. 8]. В системе государственного снабжения трудится множество опытных высококвалифицированных специалистов, отличных знатоков своего дела. А между тем ни один из участков плановой и хозяйственной деятельности не .вызывает за последнее .время такого количества нареканий и критики, как материально-техническое снабжение. Критика эта, как прав-ило, справедлива. Действительно, затруднения в снабжении проистекают в большинстве случаев -не из-за абсолютной 'нехватки тех или иных материалов в народном хозяйстве, а из-за неправильного их распределения. Об этом свидетельствуют, в частности, следующие сводные данные. По состоянию на 1 июня 1959 г. у части предприятий совнархозов запасы материальных ценностей были ниже плана на 3,2 млрд. руб., в то время как на других предприятиях имелись сверхнормативные остатки почти на 15 млрд. руб. {Л. 9]. В чем- же причина трудностей и недостатков материально-технического снабжения? Как их преодолеть? Современный уровень развития народного хозяйства, его межотраслевых и межрайонных связей, наличие огромного числа предприятий- производителей, и особенно потребителей каждого вида продукции, чрезвычайно осложнили задачи материально-технического снабжения. Наступил момент, когда простое увеличение занятого снабжением персонала или даже повышение его квалификации не решают дела. Такие мероприятия, как показывает опыт, дают в материально-техническом снабжении весьма малый, а в ряде случаев просто ничтожный эффект. На помощь здесь должны прийти кибернетические методы и электронные вычислительные машины. В материально-техническом снабжении осуществляется обработка колоссального количества документов: заявок, накладных, а также документов, связанных со складской деятельностью и транспортом. Возможность использования электронных вычислительных машин для автоматизации процессов обработки этих документов основана на том, что обработка их имеет строго формальный. 196
однообразный и повторяющийся характер Необходимость первоочередного применения электронных вычислительных машин в материально- техническом -снабжении отмечалась, в частности, на июньском '(1959 г.) Пленуме ЦК КПСС [Л. 10]. (При капитализме, в условиях частной -собственности, нет и ,не может быть организованной под единым руководством деятельности по снабжению народного хозяйства. Это противоречило бы самой природе капитализма. Однако кибернетические .методы и электронные вычислительные машины используются .в снабжении крупными фирмами и приносят при этом немалые выгоды- Зарубежный опыт показывает, что использование электронных вычислительных машин позволяет найти наиболее выгодные режимы работы, что дает значительный экономический эффект. Одновременно с этим резко сокращается управленческий аппарат (в некоторых случаях на 80—90%). Широкое применение получила автоматизация управления снабжением в американской армии, где созданы автоматизированные системы снабжения ВВС, корпуса войск связи, бронетанковых войск и др. Несомненно, что в условиях социализма применение кибернетики в единой народнохозяйственной системе снабжения обеспечит значительно больший эффект. Процесс работы органов снабжения можно расчленить на следующие три основные части: а) учет материально-технических средств; б) планирование снабжения; в) оперативное управление снабжением. Все эти вопросы с успехом могут выполняться с помощью электронных вычислительных машин. Учет включает в себя обработку счетов, поступающих от предприятий-поставщиков; приемных актов и отчетных документов, поступающих от потребителей и складов, а также донесений о движении материально-технических средств. В электронных вычислительных машинах учет материальных средств ведется в специальных запоминающих устройствах большой емкости, построенных обычно с использованием магнитных лент. Кроме учета на магнитных лентах, ведется также учет на первичных документах — перфокартах и сводных ведомостях, которые периодически выдаются электронной вычислительной машиной в виде печатных документов. Ведение автоматизированного учета, так же как и при обычном ручном способе, основано на замкнутой системе документооборота, при которой окончательные изменения в учете вносятся лишь на основании подтверждений, поступающих от получателя, и после сравнения их с донесением поставщика. Процесс планирования материально-технического снабжения представляет собой часть общего процесса планирования и включает в себя расчет потребностей в материально-технических средствах, определение наличия имущества и составление планов-заказов и снабжения. Указанные задачи решаются электронными вычислительными машинами автоматически после ввода необходимых исходных данных. Процесс оперативного управления снабжением включает в себя контроль за уровнями запасов на складах, подготовку распоряжений складам на отправку имущества и заявок на недостающее имущество в вышестоящие инстанции. Основная особенность задач оперативного управления снабжением состоит в большом разнообразии правил решения и частом изменении порядка их выполнения. -Это требует сочетания машинных способов обработки с работой людей, выполняющих отдельные наиболее сложные в логическом отношении задачи. 197
Система материально-технического снабжения представляет собой наиболее подготовленную область применения электронных вычислительных машин, где автоматизация дает быстрый и ощутимый результат. Как показывают предварительные исследования, применение электронных .вычислительных машин позволит уменьшить управленческий аппарат системы снабжения в 2 раза и снизить затраты в системе материально-технического снабжения примерно в 5 раз. Однако эффект внедрения кибернетики в -систему материально-технического -снабжения этим далеко не исчерпывается. Основной эффект состоит в коренном улучшении качества снабжения. Применение электронных вычислительных машин позволит сократить время составления .планов снабжения с 3—4 мес. до 3 дней. Если разработка планов снабжения вручную выполняется на основе данных за I полугодие или за 7—8 мес. отчетного года, то с применением машин она сможет базироваться -на данных за три квартала или даже за 11 мес. Такие данные, разумеется, точнее отражают положение дел в совнархозах и на предприятиях, их действительные потребности в сырье, материалах и полуфабрикатах в планируемом периоде. Быстродействие электронных вычислительных машин и применение специальных математических методов обеспечивают оптимизацию схем материально-технического снабжения. Все это поведет к более полному удовлетворению -потребностей народного хозяйства, лучшему использованию материальных ценностей. Усовершенствование материально-технического снабжения значительно повысит планомерность и ритмичность социалистического воспроизводства, обеспечит огромную народнохозяйственную эффективность. Из расчетов, которые можно эффективно выполнять в материально- техническом снабжении с помощью электронных вычислительных машин, в настоящее время уже освоены и опробованы на практике расчеты оптимальной схемы поставок. Некоторое представление о расчетах оптимальной схемы поставок дает следующий небольшой, максимально упрощенный пример. Пусть имеется три угольных месторождения и три совнархоза. Добыча угля, потребности совнархозов, а также себестоимость добычи вместе с доставкой показаны ниже в табл. 1. Сумма потребности всех трех совнархозов равна общей добыче угля (14 млн. г). Таблица 1 Месторождения Совнархозы Добыча, млн. т Г 4 1 л Потребность, 1 * | 1 млн.т Е 6 Затраты на добычу и доставку 1 т угля, руб. 2 5 7 46 50 64 73 59 1 86 Нужно найти такую схему снабжения 'совнархозов углем, при которой сумма затрат на поставку всего угля будет наименьшей. Сделать это «на глаз», без соответствующего расчета, затруднительно. С первого .взгляда может показаться, что -совнархоз Г следует снабжать углем •из .месторождения А. Ведь затраты на добычу и доставку угля в этом случае наименьшие — 46 руб. Что касается совнархоза £, то ему при первом рассмотрении следует отгружать уголь из месторождений А и Б. Между тем оптимальная схема перевозок имеет вид, показанный в табл. 2. 198
Таблица 2 Месторождения А Б В Совнархозы Добыча 2 5 7 г л * Потребность < 1 3 * 4 6 2 4 По этой схеме в совнархоз Г уголь должен поставляться из месторождений Б и В -соответственно 1 и 3 млн. г, в совнархоз Д — из месторождения Б 4 млн. г и, наконец, в совнархоз Е — из Л и В .соответственно 3 и 4 млн- т. Расчет оптимальных поставок проведен в четыре последовательных приближения (итерации). к о о. о к а> S :>£ Л Б В А Б В Совнархозы Добыча • 2 5 7 2 5 7 ' д | £ 1 г 1 л 1 Е \ г \ Д я 1 ' ^ * Потребность 4 46 50 64 2 4 73 59 86 4 6 56 71 82 0 4 50 50 64 0 1 4 77 59 86 4 1 6 | 4 60 71 82 2 64 64 64 0 0 4 4 91 73 86 4 6 74 85 82 2 4 72 64 64 1 3 4 99 73 86 4 6 / 82 85 82 2 4 На каждой итерации поставки проводятся из тех месторождений, которые могут удовлетворить данные совнархозы по наименьшим ценам (такие цены отмечены жирным шрифтом). На I и II итерации это — месторождения А и Б. Цены угля из месторождений, где его недостаточно для удовлетворения всех потребностей соответствующих совнархозов, последовательно повышаются. Отсюда на III итерации становятся .выгодными -поставки из относительно худшего месторождения В. На IV итерации получается схема, которая предусматривает полное использование мощности .месторождения и полное удовлетворение заявок совнархозов, обеспечивая наименьшие затраты на поставку угля. В отличие от приведенного примера в практике планирования материально-технического снабжения приходится иметь дело не с тремя поставщиками ,и тремя потребителями, а с десятками и сотнями поставщиков и потребителей. Задача в этом случае решается не в четыре, а в несколько десятков и даже сотен итераций. При этом требуются миллионы вычислительных действий! Так, например, при расчете оптимальной схемы поставок угля из 30 месторождений в 98 совнархозов, проведенном в Институте электронных управляющих машин, было выполнено около 8 млн. вычислений. Расчет занял около 1 ч. Опытному вычислителю с электромеханическим арифмометром для этого понадобилось бы 5 лет. В плановых органах десятки сотрудников проводят прикрепление потребителей к поставщикам в течение нескольких месяцев. При этом с^ема поставок получается неоптимальной. Схема перевозок угля, исчисленная на электронной вычислительной машине, оказалась экономичнее действующей примерно на 5% или на несколько десятков миллионов рублей [Л. 11]. Еще большие результаты могут дать расчеты на машине оптимального топливно-энергетического баланса. 199
Аналогичные расчеты проводятся в Институте электронных управляющих машин совместно с Институтом экономики строительства Госстроя СССР по перевозкам цемента и размещению цементной промышленности. Вычислительный центр АН СССР совместно с Институтом комплексных транспортных проблем выполнил машинные практические расчеты оптимальных схем перевозок песка и других «строительных материалов, оптимального пробега порожняка и т. д. Перевозки песка с .восьми пристаней на 209 строек г. Москвы, исчисленные на машине «Стрела», оказались экономичнее фактически выполненных в 1958 г. перевозок на 11,4%, или на 2 млн. руб. в год [Л. 12]. Исчисление оптимальных планов перевозок проводится также в Горьковском совнархозе и в ряде других научных и хозяйственных учреждений и организаций. :* Расчеты оптимальных перевозок, как и ряд других задач на оптимум, проводятся на электронной вычислительной машине методами линейного программирования. Эти методы служат для решения задач с линейными зависимостями. Линейные зависимости выражаются уравнениями для исчисления полных затрат. Такого рода зависимости характеризуют реальную экономику в значительной степени абстрактно. Большинство зависимостей в экономике, строго говоря, нелинейно. Однако во многих случаях такой нелинейностью можно .пренебречь, и тогда подобная абстракция становится весьма плодотворной. Она позволяет, не упуская главного, решать многие важные задачи планирования. В 1939 г. для решения экстремальных задач в области экономики член-KQpp. АН СССР Л. В. Канторович предложил так называемый метод разрешающих множителей. С помощью этого метода был решен ряд задач 'производственного характера. Однако широкого применения математические методы ,в экономике в то время не получили. В послевоенные годы ,в США была создана теория линейного программирования. Эта теория решения экстремальных задач с линейными зависимостями применялась первоначально также в весьма ограниченных рамках. Затруднения создавал большой объем вычислений, потребный для практической ее реализации. С появлением электронных вычислительных машин эти затруднения были в значительной мере преодолены и методы линейного программирования стали широко использоваться в экономической практике. К достоинствам методов линейного программирования относятся четкие хорошо формализованные алгоритмы, позволяющие успешно использовать электронные вычислительные машины. Значительное развитие методы линейного программирования получили в трудах венгерского математика Креко, а также советских ученых-математиков и экономистов Л. В. Канторовича, Г. Ш. Рубинштейна, А. Л. Брудно, Ю. А. Олейникаг А. Л. Лурье, И. Я. Бирмана и др. Задачи с линейными или допускающими линеаризацию зависимостями, разумеется, не исчерпывают всего множества экономических задач. Еще более обширен класс задач на отыскание оптимального варианта— задачи с резко нелинейными зависимостями. Сюда относятся прежде всего задачи выбора наиболее эффективных вариантов капитальных вложений. Нелинейной является также задача определения цен производства с прибылью, пропорциональной производственным фондам. Методы решения задачи о капитальных .вложениях частично уже разработаны за рубежом, однако с весьма ограниченным числом переменных, недостаточным для практического использования. Методы и алгоритмы расчета на электронных вычислительных машинах цен про- 200
изводства на основе информации в натурально-вещественном .выражении разработаны нами совместно с доктором физико-математических наук А. С. Кронродом. При расчете по найденному алгоритму определяются не только цены разных продуктов, но дается реальная оценка основных фондов и исчисляется норма эффективности вложений. Кроме того, нами разработаны и применены в .практических расчетах методы исчисления 'цен производства на основе информации в стоимостном выражении {Л. 13]. В целом, однако, методы решения задач с нелинейными зависимостями, а также задач динамического программирования еще предстоит разработать. В СССР и за рубежом ведутся исследования в области динамического программирования и теории игр применительно к потребностям экономики. Дальнейшее развитие этой области явится важнейшим условием широкого применения 'кибернетики в экономике. СИСТЕМА ГОСБАНКА СССР Банковскую систему В. И. Ленин считал важнейшим орудием общественного счетоводства. Становым хребтом банковской системы- СССР служит Госбанк. Государственный банк СССР собирает и обрабатывает информацию о денежном обороте и представляет собой 'централизованную систему .взаимосвязанных объектов с общим управлением. В свою очередь каждый из объектов связан со значительным числом различных- предприятий, организаций и других хозяйственных органов, которые^ передают в учреждения Госбанка и получают от него соответствующим образом переработанную информацию Эта информация подвергается переработке не только в местах первоначального ее поступления, но и в центре банковской системы, который связан с периферийными объектами каналами двусторонней связ.и. Государственный банк СССР обслуживает сотни тысяч предприятий, организаций и учреждений, включая десятки тысяч колхозов. Технической работой, связанной с подсчетами и вычислениями, в Госбанке занято свыше 80 тыс. человек. Во всех учреждениях Госбанка ежедневно совершается в среднем 3 300 тыс. различных банковских операций, а в год более 1 млрд. операций. Общее количество лицевых счетов в учреждениях Госбанка превышает 3,5 млн. Из них примерно 80% затрагиваются операциями ежедневно, что составляет более 2 млн. записей ,в лицевые счета за рабочий день. Вопросам механизации процессов обработки информации в системе4 Госбанка СССР в последние годы уделяется большое внимание в связи с непрерывным возрастанием объема банковских операций. Однако настольные счегно-клавишные машины, а также счетно-аналитические машины не решают задачи из-за их низкой производительности и неприспособленности к специфике банковских операций. Это обстоятельство вызывает расширение числа учреждений в крупных -промышленных центрах и увеличение штата сотрудников в этих учреждениях. При существующих темпах роста оборота документов в ближайшие годы возникнет такое .положение, <при -котором без качественного изменения уровня механизации обработка информации в установленные сроки станет невозможной. Увеличение числа учреждений и штатов* существенного эффекта уже не даст. Зарубежные банки, которые также столкнулись с трудностями, связанными с увеличением объема обрабатываемых документов, широко' применяют электронные вычислительные машины для механизации операционного бухгалтерского учета. В банковской системе США и Западной Европы на основе кибернетических методов созданы специальные каналы связи, образующие вместе с электронными вычислительными машинами единые автоматизированные системы обработки, переда- 20 Ъ.
чи и хранения информации. Характерно, что используемые для фиксации первичной информации перфокарты являются уже официальными денежными документами. Широко применяются также различные формы чеков с магнитной записью данных, которые являются официальными документами и в то же время обеспечивают возможность непосредственного ввода информации в машины. Спруктурное соподчинение различных звеньев системы, а также характер движения потоков информации по каналам связи между ними позволяет поставить вопрос не только о внедрении отдельных машин в систему Госбанка, но и о создании автоматизированной .системы .передачи ,и обработки всей банковской и ей подобной -информации. :В частности, для крупных контор и городских управлений, которым подчинено значительное число учреждений с большими объемами перерабатываемой им,и информации, наи'более эффективной формой механизации является установка в них электронных машин с дистанционным вводом исходных данных в машину непосредственно из обслуживаемых учреждений. Для разработки и внедрения в систему Госбанка электронных вычислительных машин потребуются унификация и стандартизация рас- четно-платежных документов и разработка методов и устройства ввода данных в машины непосредственно с первичных документов, что существенно повысит эффективность использова-ния машин. Автоматизация финансово-банковской системы на основе внедрения электронной вычислительной техники значительно повысит оперативность обработки данных, увеличит эффективность .использования имеющихся средств и обеспечит резкое сокращение штатов служащих. * Рассмотренные выше вопросы и методы применения кибернетики в экономике относятся главным образом к работе центральных экономических органов. Эти же вопросы и методы в значительной мере применимы и к экономическим органам союзных республик, к .совнархозам, крупным предприятиям и т. д. Вместе с тем совнархозы и предприятия имеют свои .специфические задачи, как, например, задачи по оптимальному распределению заказов между -предприятиями, максимальной загрузке оборудования, экономичному использованию сырья и т. п. В их решении математические методы и электронные вычислительные машины также могут найти себе самое широкое использование. Применение кибернетики в социалистическом народном хозяйстве может быть осуществлено в 'наиболее всеобъемлющих масштабах. Крупным шагом в этом направлении является создание Вычислительного центра Госэкономсовета СССР. В этом центре на электронных вычислительных машинах будут выполняться со временем главные расчеты по составлению народнохозяйственных планов. В дальнейшем подобные центры предполагается создать в Госпланах РСФСР, Украины и других союзных республик. Широкую сеть вычислительных центров следует организовать в совнархозах и на крупных предприятиях. Остовом и первоначальной базой такой сети могут послужить машиносчетные станции областных статистических управлений ЦСУ СССР. Такие станции имеются почти в каждом административном экономическом районе. В настоящее время они оборудованы главным образом счетно- клавишными и счетно-лерфорационными машинами. Оснащение их электронными вычислительными машинами несравнимо повысит эффективность и позволит таким станциям обслуживать потребности не только статистических, но и местных -плановых и хозяйственных органов. 202
В этой связи определенный интерес представляет зарубежный опыт В крупнейших городах США имеются в настоящее время вычислительные центры, выполняющие на коммерческой основе экономические расчеты для крупных .фирм. В этих центрах сосредоточено около 1,5 тыс. крупных электронных вычислительных машин. По заказам крупных фирм в этих вычислительных центрах проводят расчеты по заработной плате, устанавливают наиболее выгодное распределение заказов, наиболее прибыльные вложения капиталов. За рубежом для экономических расчетов .применяются преимущественно универсальные электронные вычислительные машины с дополнительными комплектами внешних устройств. Высокоразвитая промышленность СССР имеет все возможности обеспечить потребности народного хозяйства как универсальными, так и специализированными электронными вычислительными машинами для экономических расчетов. В 'настоящее время уже есть такие машины, как Урал-4—универсальная машина с усиленными и приспособленными для экономических расчетов внешними устройствами. Целесообразно, по-видимому, дооборудовать такими устройствами определенную часть машин других типов. Строятся и конструируются .специализированные машины для экономических расчетов. Применение электронных вычислительных машин и кибернетических методов в социалистической экономике является важным звеном в мирном соревновании социализма с капитализмом. Нужно и на этом участке обеспечить (Советской науке и технике передовые позиции. ЛИТЕРАТУРА 1. Винер Н., Кибернетика и общество, перевод с англ., Издательство иностранной литературы, 1958. 2. «Вопросы философии», 1958, № 2, стр. 115. 3. «Вопросы экономики», I960, № 2, стр. 143. 4. «Вестник статистики», 1956, № 2, стр. 21. 5. Стенографический отчет июльского (1960 г.) Пленума ЦК КПСС, Госполит- лздат, 1960, стр. 235. 6. Косыгин А. Н., Стенографический отчет XXI съезда КПСС, Госполитиздат, т. 1, стр. 172. 7. Стенографический отчет июльского (1960 г.) Пленума ЦК КПСС, Госполит- .издат, 1960, стр. 326. 8. Вестник АН СССР, 1960, № 8, стр. 63. 9. «Правда», 28 октября 1959 г. 10. Стенографический отчет июньского (1959 г.) Пленума ЦК КПСС, Госполитиздат, 1959, стр. 579. 11. «Применение цифровых машин в экономике. Проблема оптимальных перевозок», сб. ИНЭУМ, под ред. члена-корр. АН СССР И. С. Брука, № 2, Издательство Академии наук СССР, 1961. 12. Применение математики в экономических исследованиях, сборник под ред. .акад. В. С. Немчинова, Соцэкгиз, 1959, стр. 389. 13. А г а н б е г я н А. Г., Белкин В. Д. и др., Применение математики и электронной техники в планировании, Госпланиздат, 1961. А. И. КИТОВ КИБЕРНЕТИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ В жизни людей наряду с процессами получения и использования энергии и материалов значительную роль всегда играли процессы получения, передачи и использования информации, которые в общем: случае принято называть процессами управления. Значение этих процессов в настоящее время резко возросло в связи с непрерывным научно-техническим прогрессом, расширением масштабов производства и усложнением хозяйства. 203
Коммунизм — высшая форма организации общества, одновременно» означает высокий уровень развития производительных сил и всестороннее использование науки и техники. В проекте Программы Коммунистической партии Советского Союза, представляющем собой конкретный: научно обоснованный план построения коммунизма, в качестве характерной черты коммунистического общества отмечается рост общественного производства и производительности труда на основе быстрого научно-технического прогреоса и подъема культурно-технического уровня трудящихся. При коммунизме достигается высшая ступень планомерной организации всего общественного хозяйства, обеспечивается наиболее эффективное и разумное использование материальных богатств и трудовых ресурсов для удовлетворения растущих потребностей членов общества. Главной экономической задачей в деле построения коммунизма является создание материально-технической базы, что означает: полную электрификацию страны и совершенствование на этой основе техники, технологии и организации общественного производства в промышленности и сельском хозяйстве; комплексную механизацию и автоматизацию производственных процессов; широкое применение химии' в народном хозяйстве; .всемерное развитие новых, экономически эффективных отраслей производства, новых видов энергии и материалов; всестороннее и рациональное использование природных ресурсов; органическое соединение науки с производством и быстрые темпы научно-технического прогресса. В решении этих задач первостепенное значение приобретает рациональная организация процессов управления во всех их проявлениях, начиная от управления отдельными техническими агрегатами и кончая управлением народным хозяйством страны .в делом. Возникает жизненно важный вопрос: как практически обеспечить рациональное использование сил и средств, четкую согласованную работу огромного числа предприятий в условиях, когда все более возрастают темпы и масштабы производства? Ведь с развитием науки и техники, с ростом производительных сил повышаются требования к скорости и точности управления технологическими процессами, колоссально возрастают потоки экономической информации и повышаются требования к скорости и точности ее обработки и качеству планирования. Мы должны стремиться, к тому, чтобы коммунистическое общество было- максимально экономичным. Главной функцией коммунистического государства !будет управление экономикой, однако оно не может осуществляться на основе огромного управленческого аппарата, использующего- ручной труд служащих. Основными преимуществами социалистического способа производства перед капиталистическим являются централизованность управления, осуществляемого в интересах всего народа, и плановость ведения хозяйства- Указанные принципиальные преимущества для своей реализации в условиях все усложняющегося хозяйства требуют соответствующей научной системы организации и технических средств управления народным хозяйством. Для достижения оптимума в «целом» в интересах всего народного хозяйства необходимо согласование большого числа частных решений, часто противоречивых тенденций, учет взаимного влияния различных технологически связанных между собой отраслей хозяйства, природных условий различных районов, не говоря уже о правильной количественной оценке политических факторов, перспектив развития социалистических стран и мировой экономики. Этот последний фактор приобретает все большее значение и существенно расширяет границы области; поиска оптимальных решений. Таким образом, непрерывное развитие производительных сил, сложность и взаимозависимость различных отраслей хозяйства объективно 204
требуют коренного изменения и усовершенствования методов и средств управления во всех звеньях путем перехода от ручных форм управления к автоматизированным системам, основанным на использовании научных методов и электронной техники. •В проекте Программы КПСС специально подчеркнута необходимость организовать широкое применение кибернетики, электронных счетно-решающих и управляющих устройств в различных областях народного хозяйства и в том числе в планировании, сфере учета, статистики и управления. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ-ОСНОВНАЯ ЗАДАЧА КИБЕРНЕТИКИ Кибернетика — это наука о методах оптимального (наилучшего) управления и строении управляющих систем. Несмотря на чрезвычайное многообразие конкретных проявлений процеосов управления в живой природе, технике, экономике, оказывается, что они в своей основе имеют универсальный характер и осуществляются по общей схеме. ' Любой процесс управления всегда связан с некоторой организованной системой, включающей в себя собственно управляющую систему и управляемые или исполнительные органы, объединенные каналами связи. Управление осуществляется на основе приема, передачи и переработки информации в условиях взаимодействия дапной организованной системы с внешней средой, являющейся источником случайных и систематических помех. Управляющая система выдает исполнительным органам по каналам прямой связи командную информацию, по каналам обратной связи юна получает от исполнительных органов осведомительную информацию о действительном состоянии этих органов и исполнении команд управления. Кроме того, управляющая система получает информацию ю состоянии внешней среды от специальных чувствительных или измерительных органов. «На основе полученной .информации управляющая система вырабатывает команды управления, определяющие действия исполнительных органов и будущее состояние управляемой системы. Возникновение кибернетики как общей теории процессов управления обусловлено потребностями практики в создании сложных систем «автоматического управления производственными процессами, усложнением процессов управления в экономике и связано с появлением электронных вычислительных машин, являющихся мощным средством автоматизации любых процессов переработки информации и управления. Кибернетика занимается разработкой методов нахождения оптимальных решений в сложных ситуациях и изучением аналогичных явлений в живой природе. Процесс нахождения решения в общем случае >включает в себя оценку информации об обстановке, определение линии поведения (стратегии), отвечающей цели управления, и выработку программы, т. с. серии команд управления, определяющих конкретные действия исполнительных органов. Вообще круг процессов, связанных с нахождением решений, весьма широк. Этим понятием объединяются всевозможные процессы переработки информации, начиная от элементарных реакций рефлекторного типа, свойственных простейшим управляющим системам живой природы, и кончая процессами творческого мышления человека. Значительное развитие в настоящее время в кибернетике получили математические методы нахождения оптимальных решений, такие как линейное ,и динамическое программирование, а также методы теории массового обслуживания, теории игр л др., которые используются в области экономического и военного 205
управления, при планировании и a-нализе результатов научных исследований и т. д. Одним из основных достижений кибернетики является выработка единого подхода к изучению различных процессов переработки информации и управления путем расчленения этих процессов на элементарные акты, представляющие .собой, как правило, альтернативные выборы («да» или «нет»). Систематическое .применение такого подхода позволяет последовательно описывать с формальной точки зрения все более сложные процессы умственного труда, что является первой необходимой (предпосылкой для последующей их автоматизации с помощью электронных вычислительных машин. Кибернетика устанавливает два универсальных принципа построения управляющих -систем: принцип обратной связи и принцип иерархичности (многоступенчатости) управления. Обратная связь от исполнительных органов к управляющим органам необходима для контроля работы системы и учета влияния внешних факторов. Принцип иерархичности управления обеспечивает экономичность структуры и устойчивость функционирования системы. Он заключается в построении многоярусной -системы, в которой непосредственное управление исполнительными органами осуществляют органы низшего уровня, контролируемые органами второго уровня, которые сами контролируются органами третьего уровня и т. д. Эти принципы являются основой процессов биологической эволюции и основой развития, обучения и приобретения опыта живыми организмами в процессе их жизни. Постепенная выработка условных рефлексов и их наслаивание представляет собой не что иное, как повышение уровней управления в нервной системе животного. Указанные принципы обратной связи и иерархичности управления используются также при построении сложных управляющих систем в технике и организации процессов управления в общественной жизни. Особый интерес представляют самоорганизующиеся системы, обладающие свойством самостоятельно переходить из произвольных начальных состояний в определенные устойчивые состояния, соответствующие характеру внешних воздействий. Характерным для кибернетики методом исследования является метод математического моделирования различных управляющих систем с помощью электронных программно-управляемых машин универсального назначения. Этот метод, основанный на полной формализации изучаемых процессов, позволяет учитывать также влияние различных случайных факторов, имеющих -место в реальных условиях. Можно выделить два основных направления использования кибернетики в сфере управления народным хозяйством: применение кибернетических методов для исследования экономических процессов и нахождения оптимальных вариантов решения планово- экономических задач; применение кибернетической техники для автоматизации процессов сбора и обработки экономической информации и управления. Рассмотрим более детально оба направления. Заметим, что они тесно связаны друг с другом и должны развиваться совместно. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ Практическое применение кибернетических методов для решения экономических проблем включает в себя, как правило, выполнение двух основных этапов работы: а) разработка экономических моделей (подробных математических описаний) исследуемых экономических систем и процессов; б) разработка и применение математических методов для иоследо- 206
вания построенных моделей и нахождения оптимальных решений планово-экономических задач. (Важнейшим видом экономических моделей являются матричные межотраслевые балансы зацрат и выпуска продукции, получившие широкое применение за рубежом и применяющиеся у нас. Эти балансы показывают взаимосвязь различных отраслей хозяйства на основе учета прямых и косвенных затрат при выпуске различных видов продукции в натуральном и стоимостном выражениях. Этот вид моделей может служить основой научного планирования и анализа экономических систем, а также использоваться при организации материально-технического снабжения, исследовании вопросов ценообразования, эффективности капитальных вложений и т. д. Разработка и освоение методики экономических балансовых и других моделей представляет собой важнейшую задачу. Для того чтобы построенная экономическая модель отражала реальную картину, необходима большая предварительная работа экономистов и математиков по формализации и описанию исследуемой системы, выявлению прямых и обратных .связей, основных факторов, определяющих функционирование системы. Применяя в экономике 'инженерные методы исследования систем автоматического регулирования, .можно разработанные таким образом экономические модели исследовать на устойчивость, «быстродействие», «точность» работы. Естественно, что для этого необходимо установить соответствующие критерии. Можно ставить и обратную задачу — задачу синтеза экономических систем, отвечающих заданным требованиям. В отличие от инженерных задач при синтезе экономических управляющих систем социалистического общества необходимо обеспечить рациональное сочетание директивного целенаправленного планирования с саморегулированием эконо- / мических систем. Методы моделирования с помощью электронных вычислительных машин позволяют прогнозировать развитие экономических процессов и ставить математические эксперименты «в области экономики. Тем самым экономическая наука превращается в точную экспериментальную науку. Задачи синтеза оптимальных экономических систем имеют практический смысл только при общественной собственности на средства производства в условиях социализма и коммунизма. Народное хозяйство страны в целом может рассматриваться как сложная кибернетическая система, включающая в себя огромное количество различных взаимосвязанных контуров управления с различными уровнями подчиненности. Моделирование и исследование такой системы непосредственно, например в виде единого детального баланса затрат и выпуска продукции, представляют собой непосильную задачу даже при использовании современных вычислительных машин, так как при этом пришлось бы учитывать миллионы показателей и миллиарды данных. Исследование такой системы можно осуществлять двумя способами: а) применяя так называемый микроподход, когда изучаются отдельные автономные контуры управления и по их свойствам составляется представление о поведении всей системы в целом; б) применяя так называемый макроподход, когда исследуются основные закономерности сложной системы в целом, отвлекаясь от второстепенных факторов, т. е. выявляется главный определяющий контур регулирования системы. Народное хозяйство страны может быть представлено совокупностью большого количества моделей различных уровней. Модели низших уровней описывают поведение частных (отраслевых или районных) экономических систем, а модели высших уровней оперируют уже с обобщенными показателями, полученными из моделей низших уровней, и определяют основные закономерности всей системы в целом. 207
Частные экономические модели должны обладать в известной мере свойством автономности; их связи -с общим народнохозяйственным планом должны сводиться к использованию в качестве входных и выходных данных общих плановых заданий и ограничений по (ресурсам, а для внутренних зависимостей внутри моделей должны использоваться в основном натуральные, а «е стоимостные формы выражения затрат и выпуска продукции, что позволит свести к минимуму зависимость данной частной модели от системы цен. В качестве одной из первых работ в области математического моделирования экономических процессов следует указать на работу А. Г. Аганбегяна, проводимую в Государственном комитете по труду и заработной плате, по созданию системы экономико-математических моделей для перспективного планирования жизненного уровня семей рабочих и служащих. Система включает в себя модель воспроизводства населения по возрастному, половому и другим признакам, модели распределения работников по размерам заработной платы и формирования денежных и полных доходов, спроса, расходов и потребления семей трудящихся. Эти модели связаны между собой и с моделями межотраслевого баланса производства и распределения продукции, затрат труда, капитальных 'вложений и другими системой обратных связей, отражающих реальные экономические и естественные (природные) зависимости. Подобная система моделей должна позволить обоснованно пла-. нировать такие важные мероприятия по повышению материального благосостояния трудящихся, как определение минимума и .повышение заработной платы, отмена налогов и т. д. При проведении каждого мероприятия можно будет заранее оценивать его влияние на прямые и косвенные доходы семей с различными уровнями обеспечения и возможные изменения спроса и потребления различных семей. Работы в указанной области ведутся также в Вычислительном центре Госэкономсовета, в Институте электронных управляющих машин Госэкономсовета, в Институте экономики Армянской ССР, в Институте труда и в других местах; получены уже существенные практические результаты. Но это лишь первые шаги, и необходимо резко расширить фронт работ как в области разработки методики моделирования экономических явлений, так и в области практического использования полученных моделей. Указанный блочный путь построения комплексной модели народного хозяйства страны в виде многоступенчатой системы взаимосвязанных частных моделей отражает в себе основной принцип хозяйственного руководства нашей партии: сочетание централизации и децентрализации — и позволяет .исследовать оптимальные границы применения этих форм управления экономикой. В проекте Программы КПСС указывается, что централизованное плановое руководство следует главным образом сосредоточить на разработке и обеспечении выполнения важнейших показателей народнохозяйственных планов со всемерным учетом предложений, идущих снизу; координации и увязке планов, составляемых на местах; распространении научно-технических достижений и передового опыта; проведении единой государственной политики в области технического прогресса, капитальных вложений, размещения производства, оплаты труда, цен, финансов и осуществлении единой системы учета и статистики. Путем математического моделирования можно определить в каждом конкретном случае рациональные границы сочетания централизации и децентрализации с учетом, с одной стороны, соотношений между временами передачи информации и выработки решений и, с другой стороны, способности данной частной системы к устойчивому саморегулированию. Ясно, что жесткое централизованное управление 'невозможно, если суммарное время передачи информации в центр, выработки решения в центре и обратной передачи указаний ,на места настолько велико, что 208
в данной системе за это время успеют произойти необратимые изменения и указания будут поступать слишком поздно. Напротив, децентрализованное управление невозможно, если данная частная система не обладает внутри себя достаточной информацией для устойчивого функционирования. Реальность всех народнохозяйственных планов в значительной мере определяется их связью с экспериментальной базой, в частности с реально наблюдающимся спросом. Поэтому -важное значение имеет разработка моделей потребительского спроса населения на плановую перспективу, а также .моделей планового ценообразования. Решение проблем, связанных с оптимизацией главного контура экономического управления народным хозяйством, даст единый подход к самым разнообразным математическим задачам социалистической экономики. Применяя метод статистических испытаний (метод Монте- Карло) при моделировании экономических процессов, можно учесть влияние случайных (факторов, соответствующих реальной обстановке. Более того, математическое моделирование экономических процессов позволяет по-новому подойти к структуре и содержанию народнохозяйственных планов. Обычно .план рассматривается как совокупность определенных количественных показателей, соответствующих заданным видам продукции и срокам их поставки. Эта совокупность должна отвечать двум требованиям: внутренней согласованности и оптимальности. Необходимо дополнить эти два требования к плану третьим требованием— требованием устойчивости, т. е. .некритичности плана к изменениям отдельных его показателей- Для характеристики этого свойства можно ввести в структуру плана значения допустимых пределов этих изменений по аналогии с системой технологических допусков в промышленности. Возможно, что для обеспечения устойчивости плана придется применять и более сложные вероятные характеристики (дисперсии, корреляционные моменты, коэффициенты последствия и др.), значения которых будут определяться методами .математического моделирования. Следует подчеркнуть, что применение математического моделирования и вообще математических методов в экономике позволяет получать не только количественные результаты, но и вскрывать новые качественные закономерности экономических процессов. Подобно тому как это имеет место в технике, физике и других науках, математическое исследование того или иного явления дает результаты, соответствующие действительности в той степени, в какой исходное математическое описание (математическая модель) отражает основные свойства изучаемого явления. Поэтому основой успешного применения математических методов в экономике является совместная работа экономистов и математиков над разработкой достаточно полных и точных математических моделей. На оонове достаточно полной системы экономических моделей с использованием соответствующих средств автоматизации .представляется возможным осуществление непрерывного встречного планирования и текущего хозяйственного управления с высокой оперативностью. Непрерывное моделирование сбалансированной структуры народного хозяйства отраслей, районов, республик должно предупреждать возникновение всяких диспропорций в процессе производства. ОПТИМАЛЬНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ Принцип оптимальности является основным законом планирования в социалистическом обществе, где имеются реальные возможности наиболее полно и правильно использовать ресурсы и организовать хозяйство в интересах всего народа. 14—572 209
В проекте Программы КПСС указывается, что главное внимание во всех звеньях планирования и руководства хозяйством должно быть сосредоточено на 'наиболее рациональном и эффективном использовании материальных, трудовых и финансовых ресурсов, природных богатств и устранении излишних издержек -с целью достижения в интересах общества наибольших результатов при наименьших затратах. Применение математических методов решения экономических проблем должно обеспечить получение оптимальных вариантов планирования, распределения усилий и средств и в конечном счете получение максимального экономического эффекта при определенных затратах времени »и ресурсов. Эффективным методом решения подобных задач, получившим наиболее широкое практическое применение, является метод линейного программирования, предложенный еще в 1939 г. советским ученым проф. Л. В. Ка'нторовичем. Линейное программирование представляет собой математический метод нахождения оптимального '(наименьшего или наибольшего) значения рекоторой величины, оценивающей качества исследуемого процесса (например, выпуск продукции или общие за- тратьи) и зависящей линейно от большого количества факторов, (сырье, материалы, энергия, труд и т. д.). При этом учитываются также возможные ограничения в изменении факторов и ходе процесса как, например, равенство суммарных затрат каждого из факторов его ресурсам, соблюдение определенных пропорций в выпуске продуктов и т. п. Определяются значения производственных факторов, соответствующие оптимальному плану, т. е. оптимальному значению величины, характеризующей качество процесса. Значение метода заключается не только в том, что он для широкого круга экономических задач позволяет находить наивыгоднейшие решения, но и в том, что он дает единообразный способ характеристики оптимальных пла-нов, указывает способ оценки и пути улучшения имеющихся готовых планов, -приближая их к оптимальньим, а также позволяет оперативно вносить коррективы» в планы в связи с изменением факторов и условий. Следует заметить, что существующие математические методы хотя и .позволяют решать большое количество практических задач в области экономики, но обладают рядом недостатков (большой объем вычислений даже при использовании электродных вычислительных машин, ■сложность подготовительной работы, применимость лишь к узким классам задач и т. д.). Поэтому разработка новых эффективных методов решения задач на оптимум имеет большое значение. Помимо рассмотренного выше линейного программирования, можно указать в качестве (новых разделов математики, которые находят применение в экономике, такие разделы, как динамическое программирование, теорию игр, теорию массового обслуживания, нелинейное и целочисленное программирование. Для решения задач комбинаторного характера, связанных с календарные планированием, могут применяться методы математической теории расписаний, теории графов, а также алгебрологические методы минимизации, используемые в теории релейно-контактных схем. Большое значение имеет разработка упрощенных методов решения экономических задач, доступных плановикам и оперативным хозяйственным работникам также и на тех участках, где не имеется пока соответствующей электронной техники. К таким методам относятся частные случаи метода линейного программирования, графоаналитиче-' ские методы и т. д. Наиболее важными планово-экономическими задачами, требующими применения математических методов, являются следующие: 210
1. Составление и анализ таблиц межотраслевых связей в народном хозяйстве (ъ натуральном и ценностном выражении), являющихся основой рассмотренных выше экономических балансовых моделей народного хозяйства. Как известно, между различными взаимозависимыми отраслями производства имеют место определенные соотношения, обусловленные в основном технологическими нормами расхода одних видов продукции при производстве других видов продукции. Зная эти нормы, а также данные по объемам производства определенных отраслей, можно рассчитать оптимальные варианты межотраслевьих связей, а также полный объем общественного производства по отраслям с учетом заданных объемов и структуры общественного и личного потребления и капитального строительства. Составляемые Центральным статистическим управлением межотраслевые балансы охватывают около 200 отраслей производства важнейших видов продукции. На основе этих балансов могут быть получены коэффициенты затрат труда, материалов и энергии при производстве различных видов продукции, что весьма важно для построения математической модели народного хозяйства. 2. Исчисление влияния изменения цен и тарифов и разработка научно обоснованной системы цен. Проблема стоимости и цен производства различных видов продукции имеет для народного хозяйства огромное значение, однако ее решение является исключительно сложным, требующим огромного объема вычислений, учета взаимной связи и обусловленности цен на различные продукты, а также знания реальных издержек производства всех продуктов, включая затраты рабочего времени и материалов на производство этих продуктов. Наличие научно обоснованной системы цен позволит оценивать влияние на цены продуктов изменений ряда факторов, в том числе цен других продуктов, тарифов заработной платы, использование заменителей и т. д., т. е. даст базу для обоснованного планирования и анализа производства. 3. Расчеты эффективности капитальных вложений, имеющей для перспективного планирования экономики страны исключительное значение. Многообразие возможных технических решений и путай развития в современной промышленности, взаимосвязанность различных отраслей народного хозяйства, переплетенность проблемы капитальные вложений с другими экономическими проблемами делают эту проблему чрезвычайно сложной, требующей обработки огромного количества данных и сложных вычислений. Комплексные решения проблемы капитальных вложений будут способствовать выбору наиболее выгодных и экономичных направлений капитальных работ, обеспечивающих в целом максимальное развитие производительных сил страны. 4. Расчеты, связанные с решением различных экономических задач на оптимум: загрузка оборудования, эффективность различных видоз производства взаимозаменяемой продукции, перевозка грузов различными видами транспорта, выбор пунктов размещения предприятий и определение масштабов их производства, выбор вариантов распределения производственной программы по предприятиям, наиболее рациональное размещение предприятий и складов, а также выбор вариантов наиболее целесообразного использования определенных ресурсов. Применение математических методов в планово-экономических работах будет способствовать обеспечению максимального эффекта в использовании имеющихся людских и материальные ресурсов. 14* 211
АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ- ВАЖНЕЙШЕЕ ЗВЕНО В ДЕЛЕ ПОСТРОЕНИЯ КОММУНИЗМА В проекте Программы КПСС указывается, что коммунизм представляет -собой высшую форму организации общественной жизни, при которой все (Производственные ячейки, все самоуправляющиеся ассоциации должны быть гармонически увязаны в общем планомерно орга- йизованном хозяйстве, ib едином ритме общественного труда. Для практического осуществления указанной организации общественной жизни исключительное значение имеет самое широкое внедрение средств автоматизации в сферу управления народным хозяйством и в .первую очередь внедрение электронной вычислительной техники и автоматизированных линий связи. Наиболее (важным является то, что с помощью электронных вычислительных машин можно анализировать ,и решать такие экономические проблемы, которые раньше вообще ставить было немыслимо из-за огромной трудоемкости вычислений. Одним из основных критериев оценки целесообразности внедрения средств автоматизации наряду с повышением оперативности и точности управления является получаемая при этом экономия общественного труда. Экономия труда ib сфере управления имеет существенное значение уже по одному тому, что расширение масштабов производства и усложнение системы управления хозяйством непрерывно увеличивают долю общественного труда, затрачиваемого в этой сфере. В настоящее время в государственном аппарате страны службой учета и административно-управленческой работой занято несколько миллионов человек, включая сюда огромное количество экономистов, плановиков, проектировщиков, технологов, нормировщиков, мастеров и др. Значительную часть рабочего времени эти работники заняты выполнением учетных и вычислительных работ, выпиской и оформлением различной документации, передачей и получением информации. Указанные работы выполняются в основном вручную. Недостатки в применении средств механизации управленческого труда в предыдущие годы покрывались, как правило, увеличением численности административно-управленческого персонала. Однако в настоящее время в связи с развитием и усложнением народного хозяйства никакое увеличение штатов управленческого персонала не обеспечит •эффективное управление экономикой. Более того, совершенно недостаточным сейчас является даже применение устаревших средств механизации управленческого труда — настольных счетных и счетно-аналитических машин, которые обеспечивают только механизацию счетных и вычислительных работ. Первоочередной задачей является автоматизация процессов обработки информации в системе народнохозяйственного учета и статистики, так как полная, точная и своевременная информация необходима для решения задач планирования, материально-технического снабжения и оперативного управления народным хозяйством. Автоматизация учета и статистики должна осуществляться одновременно как в низших звеньях системы (непосредственно на предприятиях), так и в высших— в совнархозах, республиканских «и Центральном статистических управлениях. Именно в этой области -важно создание не отдельных вычислительных центров для переработки данных, а построение единой системы сбора и обработки информации в масштабе государства. Выше мы останавливались на важности применения математических методов в области планирования, что в свою очередь требует самого широкого внедрения в эту область электронных вычислительных машин. Задача составления наиболее эффективного плана, обеспечи- 212
вающего достижение максимальных результатов при наименьших затратах материальный и трудовых ресурсов, обусловливает необходимость разработки большого количества вариантов плана и вьибора из них наилучшего. Трудности планирования обусловлены не только сложностью и большим объемом работы, ,но и весьма ограниченными сроками ее выполнения. Особенно остро стоит вопрос об оперативном управлении экономикой, когда в связи с возникающими в процессе реализации планов непредвиденными обстоятельствами необходимо вносить коррективы в отдельные плановые показатели и задания. Это требует быстрой и достаточно точной оценки влияния вносимых изменений на другие взаимосвязанные разделы плана и показатели различных отраслей и отдельных предприятий. Только с помощью электронных вычислительных машин возможно осуществление в очень короткие сроки подобных пересчетов плановых показателей и внесение необходимых коррективов. Одной из наиболее конкретных и подготовленных областей применения электронных вычислительных машин, где автоматизация дает наиболее быстрый и ощутимый экономический эффект, является система материально-технического снабжения. Материально-техническим снабжением заняты в совнархозах, республиканских и союзньих органах и на предприятиях сотни тысяч человек. Служба снабжения требует обработки колоссального количества документов: заявок, накладных, а также документов, связанных со складской службой и транспортом. Далеко не всегда трудности снабжения бывают вызваны отсутствием или нехваткой предметов потребления. Очень многие из них обусловлены громоздкостью и неповоротливостью организации системы снабжения. Автоматизация процессов обработки данных в системе снабжения облегчается тем, что эта работа, несмотря на огромный объем, имеет формальный характер и поддается сравнительно просто алгоритмизации. Рациональная организация и автоматизация службы снабжения приведут к значительно более полному удовлетворению потребностей, лучшему использованию материальных ценностей и резкому сокращению аппарата системы снабжения. Кроме того, отсутствие задержек в снабжении сократит появление узких мест и' облегчит налаживание ритмичности производства. 'Важнейшее значение имеет автоматизация процессов сбора и обработки информации в системе Государственного банка OGCP. Государственный банк представляет собой централизованную систему сбора и обработки информации о денежном обороте страны, включающую в себя ряд взаимосвязанных объектов с различными уровнями подчиненности. Учреждения Госбанка связаны с предприятиями и учреждениями народного хозяйства страны, от которых они получают информацию. Особенностями работы Госбанка как информационной системы являются огромный и все возрастающий объем перерабатываемой информации, периодичность и жесткие сроки ее обработки. Автоматизация финансово-банковской системы на основе внедрения электронной вычислительной техники позволит значительно повысить скорость и точность обработки данных, эффективность использования имеющихся средств и, самое главное, обеспечит более точный и оперативный контроль за функционированием как отдельных предприятий, так и всего народного хозяйства. Одной из первоочередных задач в деле автоматизации управления народным хозяйством является автоматизация управления транспортом. В нашей стране имеется самая большая в мире транспортная система с единым централизованным управлением. В связи с большой напряжен- 213
ностью работы предъявляются очень высокие требования к системе управления транспортом. , (Существующая система сбора и обработки информации о движении транспортных потоков громоздка и трудоемка. Поэтому, несмотря на большой труд, вкладываемый в составление оперативных (суточных и сменных) планов, они во многих случаях быстро нарушаются и зачастую не используются при управлении работой. Применение для этого быстродействующих машин в сочетании с автоматической связью позволит кардинально решить эту труднейшую проблему. Автоматизация управления транспортом позволит обеспечить максимальную эффективность использования транспортньих средств, ликвидацию лишних и холостых пробегов, максимальную ритмичность работы транспорта и сокращение управленческого аппарата. За рубежом электронные вычислительные машины широко используются в области экономики: для расчетов заработной платы, учета запасов, составления накладных, отчетов, составления графиков загрузки производства и использования рабочей силы и т. д. В торговых предприятиях электронные машиньи используются для учета заказанных, проданных и находящихся в наличии товаров, для анализа потребностей и возможностей их удовлетворения, для планирования поставки товаров в зависимости от спроса. Широкое применение получила автоматизация управления снабжением в американской армии, где созданы) автоматизированные системы снабжения ВВС, корпуса связи, бронетанковых войск и др. Зарубежный опыт показывает, что использование электронных вычислительных машин приводит к нахождению наиболее выгодных режимов работь», что дает значительный экономический эффект. Одновременно с этим происходит резкое сокращение управленческого аппарата ('в некоторых случаях на 80—90%!). Учитывая, что в условиях социализма вполне возможно создание комплексной автоматизированной системы управления экономикой страны!, можно предвидеть, что эффект от такой автоматизации будет гораздо выше, чем от автоматизации отдельных участков экономики, применяемой в капиталистических странах. Широкое развитие и применение кибернетических методов и электронных вычислительных машин в сфере управления экономикой будет способствовать дальнейшему мощному подъему народного хозяйства нашей страны и успешному продвижению ее к коммунизму. О ЕДИНОЙ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЕТИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЦЕНТРОВ Как показывает опыт использования электронных вычислительных машин в области научных и технических расчетов, эффективное применение этих машин возможно только в достаточно крупных вычислительные -центрах, обладающих необходимыми кадрами специалистов и контрольно-наладочной аппаратурой. Следует заметить, что в последние годы в развитии электронной вычислительной техники явно определилась тенденция к созданию мощных вычислительных комплексов многоцелевого назначения, непосредственно связанные при помощи каналов связи с большим количеством заказчиков-абонентов. Такие вычислительные центры могут получать от абонентов информацию и выдавать им результаты полностью автоматически. Примерами подобных комплексов с быстродействием свыше 1 млн. операций в секунду являются системы! Стретч, Атлас, ЦВМ-1604, L-3060 и др. При оснащении вычислительных центров подобными комплексами, а также такими весьма производительными машинами, как Ларк, ИБМ-7090, Пилот ((США) и др., существенно меняются структура 214
и характер их работы, которые из учреждений мануфактурного типа с ручным приемом и выдачей отдельных задач превращаются в сложные автоматические (и даже самоорганизующиеся) системы обработки информации, одинаково хорошо приспособленные как для 'выполнения сложных вычислений, так и для обработки данных или управления реальными объектами. Вычислительные комплексы таких центров обладают свойством одновременно решать различные задачи, автоматически выбирать оптимальный порядок выполнения заданного объема вычислительных работ, осуществлять подготовку и автоматическое программирование задач и распределение времени решения, а также автоматически контролировать свою работу и устранять неисправности. Установлено, что эксплуатация таких мощньих систем централизованной обработки информации является экономически значительно более выгодной, чем внедрение и использование большого количества небольших машин в различных учреждениях. Большую часть времени крупные вычислительные центры тратят на обработку данных: статистическая обработка экономической информации, обработка переписей, расчеты заработной платы и другие финансовые расчеты, ведение материально- технического учета, выполнение плановых расчетов и т. д. Указанные задачи являются весьма стабильными в отношении их содержания и методов решения и отличаются периодичностью -поступления. Особенностью обработки этих данных является необходимость постоянного хранения в машинах значительных объемов учетной информации, а также значительный удельный вес операций по вводу и выводу данных по сравнению с вычислительными операциями. Состав заказчиков подобных задач является более или менее постоянным и определяется в основном отраслевым и территориальными принципами. Вычислительные «центры, занимающиеся обработкой данных, представляют собой в некоторой степени автоматизированные конторы, связанные каналами связи с обслуживаемыми предприятиями и учреждениями. Примером подобного центра является центр автоматической обработки данных фирмы Сильвэния (США), который связан с различными учреждениями, предприятиями и филиалами, находящимися в различных штатах, каналами связи общей протяженностью свыше 50 000 км. iB условиях крупных вычислительных центров, где сосредоточивается одновременно несколько машин одинакового назначения, легче всего может быть обеспечена взаимозаменяемость в работе, необходимый режим профилактических и ремонтных работ и тем самым обеспечена надежность и непрерывность в функционировании 'вычислительных комплексов, что особенно важно в условиях использования этих комплексов для управления различными отраслями народного хозяйства. Поэтому внедрение электронных вычислительных машин в управление народным хозяйством с самого начала нужно планировать в виде создания крупных вычислительных центров, предназначенных для комплексного обслуживания ряда предприятий и учреждений. Таким образом, сразу же должна создаваться по определенному плану единая государственная территориальная сеть информационно-вычислительных центров с единым централизованным управлением. Эти информационно- вычислительные центры должны создаваться для комплексного обслуживания нужд совнархозов, контор и отделений Госбанка, органов Центрального статистического управления, органов Госплана и других учреждений. На эти центры следует возложить также выполнение следующих функций: а) Выполнение трудоемких расчетов для учреждений, не имеющих своих вычислительных машин, а также руководство и оказание технической помощи местным учреждениям, имеющим свои электронные вычислительные машины. 215
б) Внедрение научных методов и форм организации управления и средств автоматизации на предприятиях и учреждениях данного района, для чего в составе информационно-вычислительных центров должны быть соответствующие 'научные группы по исследованию операций и анализу работы учреждений. На первом этапе эти центры могут создаваться как автономные учреждения, в которых доставка исходных данных для обработки и получения результатов вычислений будет осуществляться в основном вручную. В дальнейшем указанные информационно-вычислительные центры должны постепенно связываться автоматическими линиями связи с различными учреждениями и -предприятиями данного района. Постепенно должна устанавливаться также надежная автоматическая связь центров между собой по определенной структуре. Для построения единой автоматизированной системы управления народным хозяйством необходимо тщательное изучение с качественной и количественной стороны потоков информации, управляющей экономическими процессами, и определение необходимого и достаточного уровня этой информации на каждом отдельном участке социалистического производства. Должна быть разработана единая система циркулирования экономической информации, начиная от рабочего чертежа изделия и кончая сводными экономическими показателями по совнархозам, республикам, Советскому-Союзу. При этом должен быть решен вопрос оптимального уровня агрегирования информации на участках цех — предприятие — совнархоз — республика — плановые органы Советского Союза. Применяя методы теории информации, необходимо разработать рациональную систему кодирования экономической информации -и документации с тем, чтобы на каждом участке планирования и оперативного руководства хозяйством было обеспечено оптимальное функционирование системы человек—машина. Использование методов и технических средств кибернетики позволяет создать единую систему, объединяющую информацию планово-экономическую, оперативно-производственную, технологическую, бухгалтерскую, финансовую, информацию по материально-техническому снабжению и т. д. Однако создание единой системы обработки данных не означает полной централизации всех функций экономического управления. На базе единой системы сбора и обработки информации могут успешно вырабатывать координированные плановые решения те или иные функционально специализированные органы планово-экономического и хозяйственного руководства. 1Сеть центров, объединенные каналами связи, в будущем образует единую автоматизированную систему управления народным хозяйством страны. Важное преимущество единой сети центров состоит также и в том, что эта система позволит решить проблему массового внедрения электронной вычислительной техники в народное хозяйство при значительно меньших затратах средств и времени по сравнению с децентрализованной практикой использования машин. При создании единой системы государственных вычислительные центров можно радикально решить и такой важный вопрос, как типизация выпускаемых машин. Для этого нужно выбрать наиболее совершенный тип мощной вычислительной машины многоцелевого назначения, которая и будет основной машиной указанные центров. Следовало бы заранее снабдить будущих заказчиков вычислительных центров всеми данньими, которые необходимы для программирования, а также комплектами вводных и выводных устройств. Это позволит заблаговременно организовать широкую подготовку и программирование задач. 216
Нужно иметь в виду, что формулировку и первичная 'подготовка для машинного решения таких экономических задач, как планирование производства и снабжения, калькуляция себестоимости, обработка отчетных данных — очень трудоемкое и сложное дело, требующее большой, совместной работы соответствующих специалистов и математиков- программистов. Чтобы .подобные задачи можно бьмо решать на машинах, часто приходится изменять организацию работы соответствующих, учреждений и порядок обработки документов; требуется единообразие документов и способов их обработки. Как показывает опыт, на изучение и подготовку таких задач уходит в среднем полтора-два года. Однако* эта затрата времени окупается с лихвой, так как в дальнейшем все задачи данного типа решаются иа машинах очень быстро. При полной автоматизации административно-управленческой работы вместо громоздкой и длительной переписки между учреждениями будет иметь место обмен телефонными, телеграфными или телевизионными передачами с автоматической записью и обработкой поступающих сведений с помощью электронных вычислительных машин и хранением их в запоминающих устройствах. Необходимо тщательно разработать типовые проекты! информационно-вычислительных центров, которые должны создаваться -с учетом последних достижений в оргатехнике, как полностью автоматизированные комплексы, предназначенные для обработки -различного рода информации и решения задач управления в определенных территориальных районах. В частности, необходимо предусматривать специальную конструкцию зданий, отвечающую специфике работы, широко использовать различные вспомогательные средства автоматизации конторского- труда (устройства для размножения, хранения, поиска и транспортировки документов, системы магнитофонной записи, средства внутренней и внешней связи и сигнализации, телевизионную технику и т. д.). В отдельных предприятиях и учреждениях в зависимости от масштабов и характера их работы могут быть также электронные вычислительные машины с автоматическими устройствами ввода и вывода данных, либо упрощенные приборы и устройства только для приема и передачи информации. У нас имеются все возможности для полного использования всех достижений науки и техники, и одной из таких возможностей, не доступных капиталистическому строю, является создание единой автоматизированной системы управления >в стране. Эта задача вполне реальна. Она может решаться постепенно, по этапам; ее решение обеспечит мощный подъем нашей страны во всех областях. Именно в наше время достижения науки и техники впервьие в истории делают возможным полное осуществление великих предсказаний Ленина о том, что «Коммунизм—это есть советская власть плюс электрификация всей страны». Ленинская формула раскрывает сочетание огромных политических преимуществ социалистической системы с высоким уровнем техники; оно- практически будет воплощено в виде единой автоматизированной системы управления народным хозяйством. Эта система позволит еще полнее реализовать основные экономические преимущества нашего строя: централизованность управления и плановость экономики. Тем самым будет обеспечена полная гармония между политическими и экономическими основами нашего государства и техническими средствами управления экономикой страны. Анализ положения показывает полную реальность развертывания работ в настоящее время по созданию системы автоматизированного- управления в народном хозяйстве и наличие необходимые для этого материальных предпосылок. Некоторые научные институты и учреждения уже сейчас частично работают над отдельными вопросами автоматиза- 217
щии управления экономикой, однако координация и франт работ в этой области совершенно недостаточны. Необходимо расширение фронта научных исследований, экспериментальных разработок и, самое главное, решительное внедрение новых методов и средств автоматизации управленческого труда в практику. Безусловно, -создание автоматизированной системы управления народным хозяйством потребует значительных затрат и большой работы по подготовке кадров, строительству машин, развитию связи и выполнению исследовательских теоретических работ. Однако чрезвычайно важно то, что вся работа будет выполняться постепенно, по этапам; при этом объем первоначальных вложений будет сравнительно небольшим, и дальнейшее развитие и внедрение средств автоматизации должно происходить за счет получаемой экономии. При соответствующем сосредоточении сил и правильном выборе ^первоочередных областей автоматизации может быть обеспечено в короткий срок введение в строй отдельные автоматизированных центров управления, которые сразу же должны дать существенный экономический эффект и послужить базой для широкого применения кибернетики в сфере управления народным хозяйством. В. В. ИВАНОВ а С К. ШАУМЯН ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ КИБЕРНЕТИКИ И СТРУКТУРНАЯ ЛИНГВИСТИКА1 ВВЕДЕНИЕ «Подобно тому, как в жизни народов,— писал немецкий математик Д. Гильберт,— отдельный народ только тогда может преуспевать, когда преуспевают также и >все соседние народы, и подобно тому, как интересы государства требуют не только того, чтобы внутри каждого отдельного госуда1рст:ва царил порядок, но и того, чтобы были должным образом упорядочены отношения между государствами, точно так же обстоит дело и с жизнью наук» [Л. 1]. Написанные много лет назад, эти слова Д. Гильберта, подчеркивающие первостепенную значимость взаимодействия между науками, приобретают особенную актуальность в настоящее время, когда бурно развивающаяся наука — кибернетика позволяет открывать глубокие и далеко идущие аналогии между, казалось бы, не связанными друг с другом областями знания. К числу комплекса наук, объединяемых кибернетикой в единый ансамбль, принадлежит и структурная лингвистика — абстрактная теоретическая дисциплина, занимающаяся построением формальных моделей языка. В процессах управления, составляющих предмет кибернетики, существенную роль играют преобразования языковой информации, автоматизация которых возможна только на базе формального моделирования структуры языка. Благодаря этому обстоятельству между кибернетикой и структурной лингвистикой существует самая тесная связь. В настоящей статье мы рассмотрим некоторые основные черты структурной лингвистики в свете лингвистических проблем, возникающих в кибернетике при исследовании процессов управления. Мьп постараемся раскрыть двустороннюю связь между кибернетикой и структур- 1 Введение и разделы 1 и 2 написаны С. К. Шаумяном, раздел 3 написан совместно обоими авторами. 218
-ной лингвистикой: с одной стороны, мы1 займемся выяснением, что дает в теоретическом и практическом отношении структурная лингвистика для решения лингвистических (проблем кибернетики, а с другой стороны, покажем, как идеи кибернетики проливают новый свет 'на сущность структурной лингвистики и перебрасывают мост между этой наукой и остальными науками, объединяющимися вокруг кибернетики. ПРЕДМЕТ КИБЕРНЕТИКИ И РОЛЬ ЯЗЫКА В ПРОЦЕССАХ УПРАВЛЕНИЯ Кибернетику можно определить как - науку о наиболее общих закономерностях процессов управления. Всякий процесс управления ммеет следующую структуру: существует два основных устройства — управляющее и управляемое, соединенных между собой каналами связи. Управляющее устройство передает управляемому ту или иную управляющую информацию, которая вызывает определенные изменения в состоянии управляемого устройства. Сведения об изменениях в состоянии управляемого устройства могут поступать из последнего в управляющее устройство по каналам обратной связи в виде осведомительной информации. Помимо этого, и управляющее и управляемое устройства могут получать некоторую информацию извне [Л. 2], Связью в кибернетике называется циркуляция информации между управляющим и управляемым устройствами в .процессе управления. Циркуляция информации может иметь место между человеком и человеком, человеком и животным, человеком и машиной, между машинами, в релейно-контактных системах, в нервной системе человека и животного. Если сопоставить понятие управления и понятие связи, как они рассматриваются в кибернетике, то можно увидеть, что понятие связи не самостоятельно, а подчинено понятию управления. Поэтому нет необходимости включать понятие связи в определение кибернетики. В самом общем виде кибернетику достаточно определить как науку, имеющую .предметом наиболее общие закономерности процессов управления. Термином «наиболее общие закономерности процессов управления» мы» хотим подчеркнуть, что кибернетика сосредоточивает свое внимание только на тех абстрактных аспектах управления, которые являются общими для резко отличающихся друг от друга областей. Что же касается более конкретных аспектов управления, как, например, политические аспекты государственного управления, то эти аспекты лежат, конечно, вне компетенции кибернетики. Итак, всякий процесс управления осуществляется посредством циркуляции информации между управляющим и управляемым устройствами. Отсюда становится ясной важность понятия информации. На современном этапе развития науки и техники понятие информации играет настолько важную роль, что некоторые считают его таким же фундаментальным понятием, как понятие энергии. Информация существует всюду, где мы имеем дело с процессами управления: ъ автоматическом управлении разнообразными технологическими процессами, в автоматическом регулировании движения машин, в технике автоматического дистанционного управления, в электронных вычислительных машинах, в электронных переводческих и информационных машинах, в работе разного рода автоматических устройств. Поскольку процессы управления имеют место не только в механизмах, но и в живых организмах, то понятие информации играет большую роль в области биологических наук. Например, в физиологии нервной деятельности мы имеем дело с передачей информации о раздражениях по нервным волокнам в нервные центры, где возникают ответные сигналы, и соответствующая информация передается действующим органам. Понятие информации есть центральное понятие кибернетики. Ооно- 219
ву кибернетики составляет изучение законов передачи и преобразования* информации. Для осуществления передачи информации от управляющего к управляемому устройству и обратно необходимо, чтобы информация была представлена в виде некоторой последовательности знаков,, принадлежащих к определенному коду. В самом общем виде код можно» определить как систему знаков, используемую для передачи информации. В процессе передачи информации часто возникает необходимость преобразовать информацию из одной системы знаков в другую систему знаков, т. е. из одного кода в другой. Подобного рода преобразования называются кодированием. Всякий код есть разновидность языка, а кодирование есть не что иное, как перевод с одного языка на другой. Отсюда следует, что проблема изучения кодов и кодирования есть лингвистическая проблема, а теория кодов и кодирования, вообще говоря,— лингвистическая теория. Так как кодьп и 'Кодирование связаны с процессами передачи информации, а понятие информации является основным в кибернетике и во всех науках, в которых применяются мегог ды кибернетики, то отсюда следует, что во многих науках существенную роль играют лингвистические проблемы, связанные с вопросами кодирования. Если рассматривать структурную лингвистику в плане ее взаимоотношений с кибернетикой и с другими науками, то именно понятия кода и кодирования составляют тот мост, который связывает структурную лингвистику с кибернетикой и науками, применяющими методы кибернетики. Исходя из понятий кода и кодирования, мы рассмотрим в следующих разделах сущность и значение структурной лингвистики. СТРУКТУРНАЯ ЛИНГВИСТИКА КАК АБСТРАКТНАЯ ТЕОРИЯ ЯЗЫКА Опираясь на понятие кода и кодирования, мы можем определить, структурную лингвистику как науку, имеющую <своим предметом изучение естественных языков с точки зрения их преобразования в абстрактные коды, служащие формальными моделями естественных языков. Поясним это определение структурной лингвистики на конкретных примерах. Возьмем один из естественных языков, например современный польский литературный язык, и рассмотрим, как изучается его звуковая система с точки зрения структурной лингвистики. Фонология, т. е. отдел структурной лингвистики, посвященный изучению звуков языка,, устанавливает для звуковой системы современного польского литературного языка абстрактный код, состоящий из девяти бинарных дифференциальных элементов, которые можно представить в виде следун>- щих символов: 1) V—V0; 2) С—С0; 3) G—G0; 4) N—№; 5) L—L0; 6) Сп—Сп°; 7) S—S0; 8) Vc—Vc°; 9) St—St°K Данные дифференциальные элементы представляют собой результат разложения звуковой стороны языка, осуществляемого с целью ее- сведения к ограниченному числу первичных элементов. Это позволяет применять к изучению языка точные методы исследования. Дифференциальные элементы устанавливаются путем фиксирования тех звуковых различий, которьш соответствуют смысловьпе различия у языковых еди- 1 Знак тире (—) применен для обозначения противопоставления между символами. 220
яиц. Именно поэтому выделение дифференциальных элементов специ- <фично для каждого конкретного языка в зависимости от тех особых соотношений, которые имеют место между звуковой и смысловой сторонами в данном языке. На физическом уровне звуковой системы польского языка эти символы интерпретируются следующим образом: V- с- G- N- L- Сп — S- Vc- st- - вокальность - компактность -низкая тональность -назальность - плавность - непрерывность диезная тональность - звонкость - яркость V° — невокальность С° — некомпактность G° — ненизкая тональность № — неназальность L° — неплавность Сп° — ненепрерывность S°—недиезная тональность Vc° — незвонкость St° — неяркость Значения этих терминов можно вкратце пояснить следующим образом. Вокальность есть акустический элемент, отличающий согласные заднего образования (типа &, g) от согласных переднего образования (типа t, d) и губных (типа р, 6), а также гласные нижнего образования (типа а) от гласных верхнего образования (типа /, и). Низкая тональность есть акустический элемент, отличающий задние гласные (типа о, и) от передних гласных (типа е, *), а также согласные заднего образования и губные от согласных переднего образования. Назальность есть акустический элемент, отличающий носовые гласные и согласные от неносовых. Плавность есть акустический элемент, отличающий согласные типа г, / от остальные согласных. Непрерывность есть акустический элемент, отличающий щелевые согласные (типа х, s, /) от смычных согласных (типа &, ty p). Диезная тональность есть акустический элемент, отличающий -мягкие согласные от твердых. Звонкость есть акустический элемент, отличающий звонкие согласные от глухих. Яркость есть акустический элемент, представляющий собой специфический резкий шум, характеризующий некоторые согласные, например аффрикаты. Мы видим, что в каждой паре бинарных дифференциальных элементов один дифференциальный элемент является положительным, г. другой служит его отрицанием. С помощью этого 'кода мы можем .закодировать звуковую систему современного польского литературного языка, представив ее в виде 42 пучков дифференциальных элементов. Эти пучки дифференциальных элементов представляют собой фонемы. Каждая фонема может быть обозначена особой формулой. Данный абстрактный код обладает экспланаторной функцией, т. е. объясняет имманентные особенности звуковой системы современного польского литературного языка, поскольку именно в пучках дифференциальных элементов выражается сущность каждого звука. В качестве примера кодирования конкретных фонем приведем формулы гласных фонем современного польского литературного языка: а е i VC V(CC°)G° VC°G о о и V(CC°)№ Vn VC°G В формулах фонем е и о мы употребили скобки для выражения того, что здесь знаки С и С0 обозначают не два дифференциальных элемента сами по себе, а сочетание двух дифферейциальных элементов, образующих один 'комплексный дифференциальный элемент [Л. 3]. Изложение общей теории бинарных дифференциальных элементов в фонологии можно найти в [Л. 4]. 221
Остановимся теперь на примере из грамматики. Возьмем падежную систему русского языка. Для падежной системы русского языка* можно установить абстрактный код, состоящий из трех бинарных дифференциальных элементов, которые обозначим следующими символами: 1) А— А°, 2) В — В°, 3) С — С°. На семантическом уровне грамматической системы русского язы- ка мы будем интерпретировать эти символы так: А — направленность А° — ненаправленность В — объемность В° — необъемность С — периферийность С° — непериферийность Содержание данных признаков можно вкратце пояснить следую- ' щим образом. Признак направленности означает, что падеж сигнализирует объект, на который направлена деятельность. Этот признак имеет место у винительного и дательного падежей: винительный падеж сигнализирует главный объект, на который направлена деятельность, а дательный падеж —■ побочный объект. Признак объемности означает, что падеж сигнализирует предел участия предмета в содержании высказывания. Этим признаком обладают .родительный и предложный падежи: 'родительный падеж относится к главному предмету» а предложный падеж относится к побочному предмету. Признак периферийное™ указывает на периферийную побочную роль, которую* играет предмет в содержании высказывания. Этот признак мы находим у дательного, предложного и творительного падежей. С помощью этого абстрактного кода мы можем закодировать падежную систему русского языка, представив каждый падеж в виде определенного пучка дифференциальных элементов. Данный абстрактный код обладает экспланаторной функцией, поскольку объясняет* имманентные особенности падежной системы русского языка. Вот формулы падежей русского языка: Именительный Родительный Дательный А° В0 С° В С° А С В° Винительный Творительный Предложный А В° С° С А° В° ВС От понятия абстрактных кодов, обладающих экспланаторной функцией естествен переход к понятию структуры языка. Но, прежде чем определить это понятие, мы должны пояснить, что понимают под структурой в современной науке. (Начнем с понятия изоморфизма, или структурного тождества. Хорошим примером изоморфизма может служить аналогия между разными видами колебаний. Если сравнить между собой механические, акустические, электромагнитные колебания и другие виды колебаний, то у всех видов колебаний мы обнаружим определенные черты сходства, определенный изоморфизм, или, иначе, определенное структурное тождество. Эти черты сходства между различными видами колебаний и служат предметом абстрактной теории колебаний. Теория колебаний обладает огромной синтезирующей силой. До возникновения теории колебаний акустика, теория электричества и оптика представляли собой не связанные друг с другом, изолированные отделы физики. Благодаря же теории колебаний они были синтезированы в одно стройное целое. Опираясь на понятие изоморфизма, мы можем определить понятие структуры как инвариант сетей, изоморфных друг другу. От общего понятия структуры перейдем к понятию структуры языка. Сравнивая абстрактный код фонологической системы и абстрактный код грамматической системы, можно обнаружить изоморфизм между обоими кодами. Например, если взять слог и предложение, то можно установить следующее соответствие между элементами слога tf элементами предложения: 222
Гласная фонема Предикат Начальная группа согласных Группа подлежащего Конечная группа согласных Группа дополнения [Л. 5] Так как абстрактный код фонологической системы и абстрактный' код грамматической системы изоморфны друг другу на высшем уровне- абстракции, то .структура языка есть не что иное, как инвариант обоих абстрактных кодов. А поскольку с понятием абстрактных кодов неизбежно 'связывается 'и понятие .структуры, то отсюда становится понятно, почему новая теория языка называется структурной лингвистикой. 'В структурной лингвистике следует различать абстрактную семиологию, т. е. неинтерпретированную чисто формальную теорию, абстрагированную от абстрактного фонологического кода, .и содержательную •интерпретацию этой теории в обоих кодах. (Подобно тому как теория колебаний обладает большой синтезирующей силой по отношению* к изучению физических явлений, точно так же 'большой синтезирующей силой обладает и структурная лингвистика по отношению к изучению лингвистических явлений. До возникновения структурной лингвистики фонетика, грамматика и. лексикология представляли собой не связанные друг с другом, изолированные отделы языкознания.. Благодаря же структурной лингвистики эти отделы науки о языке были объединены в одно стройное целое. Современная структурная лингвистика различает три основные типа лингвистических структур: 1) бинарные структуры дифференциальных элементов; 2) дистрибутивные структуры; 3) трансформационные структуры. С бинарными структурами дифференциальных элементов мы уже познакомились на примере анализа дифференциальных элементов фонологической системы польского языка и дифференциальных элементов падежной системы русского языка. Дистрибутивные структуры устанавливаются на основе анализа всех возможных окружений для фонем, морфем и других лингвистических единиц в речевом потоке. Анализируя окружения лингвистических единиц в речевом потоке, мьь сравниваем лингвистические единицы друг с другом, а затем лингвистические единицы, окружения которых в большинстве случаев совпадают, объединяются нами в одинаковые классы. Таким образом, в дистрибутивных структурах параметрами лингвистических единиц служат данные, характеризующие взаимную сочетаемость лингвистических единиц в речевом потоке. IB этом и состоит критерий дистрибуции (распределения). В качестве примера применения критерия дистрибуции можно привести выделение элементов предложения и слога. Путем дихотомического членения в предложении мы выделяем сначала ядро (группу предиката) и вспомогательную часть (группу подлежащего); затем ядро распадается на конституенту ядра (глагол) и вспомогательную часть ядра (дополнение). Аналогичным путем расчленяется и слог. В слоге выделяется прежде всего ядро (гласный звук + конечные согласные); затем ядро слога разделяется ,на конституенту (гласный звук) и вспомогательную часть (группу конечных согласных). Именно посредством применения этих дистрибутивных критериев между предложением и слогом обнаруживается изоморфизм, показанный на приведенной выше таблице. Что касается трансформационных структур, то они устанавливаются посредством анализа отношений, для которых критерии дистрибуции недостаточны. Возьмем, например, именную труппу притяжение* частицы. Эту именную группу можно толковать в двояком смысле: в смысле родительного падежа субъекта и родительного падежа объекта. В первом случае значение родительного падежа слова частица совпадает со значением родительного падежа в именной группе гя- жесть камня, а во втором случае — со значением падежа в именной 223-
группе печатание книги. Поскольку различие между значениями субъекта и объекта не вытекает из дистрибуции родительного падежа слова частица, то для того, чтобы найти объективные критерии для формального обоснования этого различия, мы должны рассматривать именную группу притяжение частицы в одном случае как трансформацию предложения частица притягивает, а в другом случае как трансформацию предложения частицу притягивают. Подобным же образом устанавливается множество другие трансформаций в языке. Эти трансформации представляют собой специфические отношения между .лингвистическими единицами. Сети трансформационных отношений и образуют трансформационные структуры в языке [Л. 6]. Как сказано выше, абстрактные коды структурной лингвистики служат -формальными моделями естественных языков. Соответственно различению трех типов лингвистических структур мы должны различать три типа формальных моделей: 'модели систем дифференциальных элементов, дистрибутивные модели и трансформационные модели. Данная классификация формальных моделей основана на различном характере их лингвистического содержания. Что касается логического характера моделей, то с этой точки зрения различают аналитические и синтетические модели (по характеру исходных объектов), конструктивные и неконструктивные модели (по возможности алгоритмизации), теоретико-множественные и статистические модели (по применяемому аппарату) [Л. 7]. Для успешного моделирования языка структурная лингвистика нуждается в тесном контакте с математическими дисциплинами. В современной структурной лингвистике применяются методы математической логики, теории алгоритмов, теории множеств, топологии, теории вероятностей. В этом направлении уже получены интересные результаты [Л. 8]. В системе дисциплин, образующих современное языкознание, структурная лингвистика как абстрактная теория языка занимает существенное место. Современное языкознание представляет собой иерархический комплекс дисциплин, ядром которого служит структурная лингвистика. Структурная лингвистика посредством построения формальных моделей выделяет в естественных языках автономный реляционный каркас, состоящий из двух планов: плана выражения и плана содержания. В плане выражения мы имеем дело с 'чисто реляционными грамматическими элементами — морфемами, которые воплощаются в семантических элементах, служащих субстратами морфем. Соответственно различению данных планов структурная лингвистика разделяется на два отдела: фонологию .и структурную грамматику. Фонология исследует фонемы и другие реляционные единицы плана выражения, а структурная грамматика исследует морфемы и другие реляционные единицы плана содержания. Самостоятельное исследование физических субстратов фонем (и других реляционных единиц плана выражения) и семантических субстратов морфем (и других реляционных единиц плана содержания) лежит за пределами структурной лингвистики. Фонология занимается физическими субстратами фонем лишь настолько, насколько это необходимо для самих фонем. Структурная грамматика занимается семан/ тическими субстратами морфем лишь настолько, насколько это необходимо для исследования самих морфем. Что же касается самостоятельного исследования физических субстратов фонем и семантических субстратов морфем, то этим занимается фонетика, опирающаяся на фонологию, и семантическая грамматика, опирающаяся на структурную грамматику. '224
По сравнению со структурной лингвистикой фонетика с семантической грамматикой образуют более низкий уровень абстракции. Переход от фонологии к фонетике и от структурной грамматики к семантической грамматике осуществляется на базе специального метода, который в литературе назван 'катализом [Л. 9]. Сущность катализа при переходе от фонологии к фонетике и от структурной грамматики к семантической заключается в том, 'что лингвист изучает не всякие физические и семантические различия, а только такие, которые на уровне автономного реляционного 'каркаса в принципе можно представить в виде определенных формальных дифференциальных элементов. Именно благодаря катализу фонетика и семантическая грамматика должны быть включены в число лингвистических дисциплин. Если оставить в стороне катализ (осознанно или неосознанно применяемый лингвистами), то фонетика будет представлять собой чисто акустическое изучение любых физических различий, не •имеющее отношения к решению собственно лингвистических задач. Равным образом и изучение семантического аспекта языка перестает иметь отношение к задачам языкознания. Применяя метод катализа, мы совершаем также переход от фонетического и семантического уровня языка к уровню социологического ■и психологического изучения языка. Отсюда возникают такие дисциплины, как социология языка и психолингвистика. Считаем необходимым заметить, что социология языка — это специальная лингвистическая дисциплина, не имеющая ничего общего с так называемой микросоциологией. Таким образом, мы устанавливаем в современном языкознании иерархию лингвистических дисциплин, расположенных по трем уровням абстракции. Высший уровень абстракции мы будем называть формальным, -средний уровень абстракции — денотативным, а низший уровень абстракций—коннотативным уровнем. В соответствии с этим иерархию лингвистических дисциплин можно представить в виде следующей таблицы: Уровни абстракции Формальный Денотативный Коннотативный План выражения Фонология Фонетика — План содержания Структурная грамматика Семантическая грамматика Социология языка и психолингвистика На основании только что изложенного мы должны сделать следующие замечания: 1) Прежде всего необходимо подчеркнуть значение структурной лингвистики как центральной лингвистической дисциплины, вокруг которой должны группироваться все остальные дисциплины современного языкознания. .При этом необходимо подчеркнуть, что никоим образом нельзя отождествлять структурную лингвистику с современным языкознанием. Структурная лингвистика представляет собой только наиболее абстрактную часть современного языкознания. 2) Нужно подчеркнуть фундаментальное значение катализа для современного языкознания. Именно благодаря катализу, с помощью которого осуществляется переход от структурной лингвистики к осталь- 15—572 225
ным лингвистическим дисциплинам, мы получаем возможность правильно организовать изучение всех аспектов языка, в том числе его социальных аспектов. IB связи со сказанным мы должны остановиться на понятии «структурные методы». Под структурными методами следует понимать не только методы, применяемые в самой структурной лингвистике, но и катализ, а также остальные методы, посредством 'которых осуществляется исследование любых аспектов языка в связи с результатами структурной лингвистики. Только структурные методы позволяют правильно организовать изучение всех аспектов языка. Если сопоставить структурную грамматику и семантическую грамматику с логическим синтаксисом и логической семантикой, то можно установить глубокий параллелизм между этими областями: структурная грамматика так относится к семантической грамматике, как логический синтаксис относится к логической семантике. Аналогичным образом относится фонология к фонетике. Этот глубокий параллелизм объясняется тем, что между естественными языками, которыми занимается языкознание, и искусственными языками, которыми занимаются логический синтаксис и семантика, существуют общие закономерности. Именно поэтому мы включаем всю область изучения естественных и искусственных языков (в том числе социология языка и психолингвистику) в общее понятие семиотики как науки о знаковых системах и кодах. Семиотика имеет своей задачей систематическое изучение функционирования законов в человеческом обществе на всех уровнях абстракции: формальном, денотативном и коннотативном. Соответственно различению естественных и искусственных языков в семиотике должны различаться две главные области: семиотика естественных языков и семиотика искусственных языков. Приведенная выше схема дисциплин современного языкознания покрывает область семиотики естественных языков. Что же касается искусственных языков, то речь идет прежде всего об искусственных языках математических дисциплин, химии, биологии и других теоретических наук. Эти языки изучаются логическим синтаксисом и семантикой. Кроме того, в область семиотики искусственных языков входит изучение закономерностей транспортной, морской сигнализации и других видов применения искусственных 'знаковых систем в человеческом обществе. На основании только что сказанного современное языкознание должно рассматриваться как часть более общей науки — семиотики. Необходимость рассматривать языкознание в рамках общей теории знаков подчеркивалась еще основателем структурной лингвистики Ф. де Соссюром, но практическую реализацию этот тезис Ф. де Соссю- ра получил только в самое последнее время в связи с успехами в изучении искусственных языков со стороны логиков и развитием кибернетики. ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ И ПРИКЛАДНОЕ ЗНАЧЕНИЕ СТРУКТУРНОЙ ЛИНГВИСТИКИ Теоретическое и прикладное значение структурной лингвистики можно понять в свете того факта, что абстрактные коды естественных языков, которыми занимается структурная лингвистика, представляют собой основные коды, с которыми могут быть соотнесены коды во всех остальных науках. Таким образом, результаты структурной лингвистики должны служить основой для исследований лингвистических проблем кибернетики во всех областях науки. Рассмотрим ближе контакты структурной лингвистики с другими науками под углом зрения лингвистических проблем кибернетики. Прежде всего необходимо отметить, что благодаря понятию абстрактного кода структурная лингвистика включается в состав более общей 226
науки —семиотики. Понятие кода перебрасывает мост между структурной лингвистикой и теорией информации. Структурная лингвистика служит теоретической основой для разработки методов автоматизации перевода научно-технической литературы. Центральная проблема теории машинного перевода — создание язьгка-посредника, который представляет собой не что иное, как универсальный код, служащий для перевода с одних языков на другие. Для создания языка-посредника очень важен опыт структурной лингвистики в создании абстрактных кодов, обладающих экспланаторной функцией по отношению к естественным языкам. Переводческая машина не в состоянии понимать значения слов и грамматических категорий переводимого текста. Поэтому, чтобы можно было осуществить перевод с одного языка на другие, .необходимо закодировать значения в виде чисто формальных символов -и указания чисто формальных операций над этими символами. Таким образом, переводческая машина может работать только на базе полной формализации переводимого текста. В этом плане важное значение должен иметь прежде всего трансформационный анализ, который в последние годы находит себе все более и более широкое применение в структурной лингвистике. В настоящее В1ремя работы по машинной обработке текстов, написанных на обычных языках, нооят предварительный характер и ограничиваются теоретической постановкой задач и первыми пробными экспериментами. В СССР наиболее полно опробованы на машине правила машинного перевода с французского языка на русский, разработанные О. С. Кулагиной и И. А. Мельчуком и проверявшиеся в Математическом институте им. Стеклова АН СССР. При опробовании этих правил переводились не только отдельные фразы, но и целые связные отрывки из французских математических текстов. Результаты этих опытов вполне удовлетворительны, но от них еще далеко до решения практической задачи машинного перевода. Основная трудность, препятствующая окончательному решению практической задачи машинного перевода с одного языка на другой (г. том числе на язык машины), заключается в том, что языки недостаточно исследованы с той точки зрения, которая важна для кибернетики. При переводе с одного языка на другой должно быть передано значение тексте, хотя полностью меняется способ выражения этого значения. Следовательно, для перевода текста с помощью машины необходимо с помощью строгих формальных правил определить значения каждого из элементов текста (сочетаний слов, отдельных слов, приставок, суффиксов, окончаний) и передать эти значения средствами другого языка. Может оказаться удобным осуществлять перевод через посредство промежуточного языка, который должен состоять из полного перечня всех тех значений, которые могут встретиться в переводимых текстах на разных языках. Таким образом будет осуществляться сначала перевод -с одного языка на этот промежуточный язык-посредник, специально разрабатываемый для машинного перевода, а затем с языка- посредника на другой язык. Одному элементарному значению, которое выступает в роли отдельного слова в языке-посреднике, может соответствовать несколько синонимичных слов или сочетаний слов какого-либо языка. В настоящее время сотрудниками Лаборатории машинного перевода I Московского государственного педагогического института иностранных языков разработаны опытные правила перевода (пригодные, однако, для перевода лишь одного небольшого текста из журнала «Новое время»,) которые позволяют перевести текст (с английского и французского языков) сначала на язык-посредник, а затем получить различные синонимичные русские переводы каждой из фраз переводимого текста. Если работы в этом направлении будут продолжены, то в даль- 15* 227 i
нейшем можно 'будет поставить вопрос о получении с помощью машины достаточно хороших подстрочников, в которых указано несколько синонимичных переводов: вьгбор лучшего перевода может осуществляться либо человеком, либо самой машиной. Такого рода исследования очень важны для изучения гибкости языка, т. е. различных способов передачи одного и того же значения, которые существуют в том или дном языке. Так, установлено, что при переводе одной фразы в принципе можно подобрать несколько десятков русских синонимичных фраз, отличающихся друг от друга хотя бы одним -словом. Для человека без специальной тренировки очень трудно предусмотреть все мыслимые синонимичные переводы в одном языке: поэтому машины могут быть использованы для изучения всех богатых возможностей языка. Эта задача непосредственно связана с изучением языка художественной литературы, так как бессознательный или осознанный выбор наилучшего из возможных способов выражения одной и той же мысли постоянно осуществляется каждым писателем. Исследование язьгка с точки зрения машинного перевода приводит к рассмотрению слов языка как знаков, обладающих двумя сторонами: смысловой (т. е. значением) и материальной (звучанием — в устном языке, написанием — в письменном языке). Материальная сторона знака может меняться различными способами, но при этом его значение остается неизменным. Одно и то же сообщение может быть произнесено, написано, послано по телеграфу (посредством азбуки Морзе), сказано по телефону, передано с помощью .морских флажков и т. п. Но при этом оно останется тем же самым сообщением, так как изменится только материальная сторона знака, но не его значение. Точно так же знаки языка (т. е. слова) сохраняют значение тогда, когда их материальная сторона меняется при их вводе в машину, где вместо букв используются комбинации электрических импульсов, обозначающие числа. В связи -с проблемой конструирования переводческих машин возникла проблема создания пособий по переводу научно-технических текстов с .незнакомого языка на родной. Принципиальная возможность создания таких пособий доказывается успехами машинного перевода. Путем соответствующей формализации словаря и 'грамматических элементов можно достичь того, что читающий будет чисто механическим путем переводить с незнакомого языка на родной язык без всякого искажения смысла. Первый опыт такого рода уже сделан. В Венгрии венгерским лингвистом Михаем Габором выпущен «Международный ключ для перевода». Этот переводной ключ рассчитан ,на шесть европейских языков: английский, немецкий, французский, испанский, венгерский, русский. Пока что вышли .немецко-венгерский, венгерско-немецкий и англо-венгерский выпуски этого пособия. Проблематика, связанная с такого рода пособиями, обсуждается в [Л. 10]. Проблемы, возникающие в теории информационных машин, аналогичны проблемам структурной лингвистики, поскольку основой 'машинного поиска -информации является кодирование всей информации посредством небольшого числа основных понятий — своего рода дифференциальных элементов, через которые определяются все остальные понятия. Таким образом, все понятия выражаются в виде разных сочетаний основных -понятий, аналогичных пучкам дифференциальных элементов в структурной лингвистике. Отсюда следует -важность опыта структурной лингвистики для разработки теории информационных машин {Л. 11], которым можно Д01верить хранение. Хранение сведений об уже сделанных открытиях можно доверить специальным информационно-логическим машинам. В памяти таких ма- шим может храниться запас сведений из определенной области науки или техники, которые должны быть записаны на особом символическом 228
машинном языке (информационно-логическом языке). Эти ^сведения по требованию человека могут выдаваться информационной машиной. С помощью информационной машины можно производить просмотр текущей литературы и составлять рефераты но-вых статей: в дальнейшем информационно-логическим машинам можно будет поручить и вывод некоторых новых следствий из сформулированных ранее научных утверждений. \В последнее время китайскому логику Хао Вану, работающему з США, удалось осуществить доказательство на машине элементарных математических теорем: за несколько минут 'машина получила доказательство большого числа теорем, изложенных >в первых главах книги Рассела и Уайтхеда по основам математики. Число следствий из теорем, которые получает машина после получаса работы, .настолько велико, что человеку-математику очень трудно разобраться в результатах работы машиньи и выбрать из этих результатов то, что может представить для него интерес. Поэтому в машину нужно ввести правила, по которым она из всех выведенных следствий может выбрать те, которые нетривиальны, т. е. представляют наибольший интерес. В связи с этим возникает вопрос о возможности частичной автоматизации математической работы, при которой не только вычисления, но и доказательство некоторых теорем и установление их нетривиального характера осуществляются математической машиной по программе, составленной математиком-человеком. Сходные задачи могут быть поставлены и в других точных науках, в том числе и в лингвистике. Для того чтобы ученый мог пользоваться информационно-логической машиной, необходимо осуществлять машинный перевод с обычного языка (например, русского) на машинно-информационно-логический язык, (являющийся однозначным способом выражения понятий данной науки (подобно математической символике). Проблема осуществления перевода с человеческого языка на язык машины возникает и в другой связи: в 'ближайшее время реальным может стать управление машинами посредством приказов, отдаваемых в словесной форме. В этом случае машинный перевод с обычного языка на язык правил, по которым работают машины, станет необходимым для автоматизации различных процессов производства и управления. В более близком будущем словесные приказы дблжны будут вво< диться в машину в виде письменных текстов, причем особенно важна * разработка читающих автоматов. Эти автоматы не должны нуждаться в предварительной обработке письменного текста, при которой в на- стоящее время до ввода в машину буквы и другие письменные знаки заменяются отверстиями в бумажной ленте или перфокарте. После создания -читающих автоматов 'машины сами смогут читать текст в таком виде, в каком его читает человек. В дальнейшем, очевидно, удастся лобиться и построения таких автоматов, которые смогут распознавать устную речь (и сами будут производить звуки речи). Тогда управлять машинами можно будет посредством человеческого голоса. Использование машин в современном обществе приводит к необходимости общения человека с машинами: для человека это общение всего удобнее осуществлять при помощи языка — главного средства человеческого общения. Но машины не могут в настоящее время анализировать и переводить любые тексты: машинной обработке сейчас подвергаются только такие тексты, которые соответствуют известному стандарту. Читающие автоматы в настоящее время могут читать не любой текст, а только тексты, написанные определенным шрифтом. Точно так же автоматический анализ и перевод возможны только в том случае, если текст построен согласно определенному синтаксическому -стандарту. Так например, для машинного перевода на информационно-логический язык геометрии по алгоритму, который разработан А. В. Кузнецовым и 229 /
Е. В. Подучевой в лаборатории электромоделирования ВИНИТИ АН СССР, тексты по геометрии должны быть написаны на стандартизованном русском языке. Этот язык отличается некоторыми особенностями от привычного нам языка: так, например, в нем (как во многих западноевропейских языках) имеется -способ отождествления или различения предметов, обозначаемых лексически тождественными существительными. Это обстоятельство, однако, не может удивить тех, кто пишет научные статьи на русском языке: им постоянно приходится пользоваться словами, заменяющими определенный артикль («этот», «данный», «такой» и т. п.), используемыми именно для отождествления. Но если в языке''статей, рассчитанных на человека, артикль еще не стал обязательной нормой, то в языке, предназначенном для машинного перевода .на информационно-логический машинный язык, употребление артикля обязательно. Необходимость общения человека с машинами, необходимость машинного 'перевода и машинного реферирования научной и технической литературы могут способствовать дальнейшей стандартизации языка этой литературы. В будущем приведение текста к стандартной форме, т. е. редактирование научного или технического текста, станет, как можно предположить, осуществляться с помощью машины. Новые технические изобретения способствуют уяснению того, что составляет характерную особенность творчества человека, отличающегося от автоматической работы механизма. Достаточно вспомнить, ка>к появление фотографии и кинокамеры способствовало уяснению особенностей изобразительного искусства. Можно думать, что стандартизация язы-ка научных и технических текстов, которая усилится «благодаря «необходимости машинной переработки этих текстов, будет сопровождаться более отчетливым 'пониманием роли индивидуального стиля в человеческом словесном искусстве, рассчитанном на людей, а не на машины. Те формы человеческого языка, которые будут использованы для общения с машинами, могут становиться все более стандартными: в человеческом словесном искусстве вероятен обратный процесс: отклонение от стандарта в какой-то мере ^является обязательной приметой искусства, основывающегося на сочетании неожиданного с привычным (традиционным), на фоне которого ярче выступает неожиданное. Математическая теория информации, развившаяся в последнее время, позволяет точно исследовать роль неожиданного и ожиданного (привычного) в языке, словесном искусстве и других видах искусства. Именно потому, что искусство использует уклонения от языкового стандарта, и бессмысленна деятельность литературных редакторов, оправдывающих ходячее определение, по которому телеграфный столб — это хорошо отредактированное дерево: наоборот, весьма полезна та работа по стандартизации и редактированию научных и технических текстов, которая может 'быть передана машине. Структурная лингвистика -служит теоретической основой для разработки проблем автоматической записи человеческой речи (создание стенографов-автоматов), проблем конструирования читающих машин-автоматов, проблем речевого управления производственными и военными объектами. Решающую роль в разработке этих проблем должна играть фонология. 'Важное значение имеет «контакт структурной лингвистики с неврологией. Одной из важнейших проблем кибернетики является изучение сходств и различий между вычислительной машиной и мозгом. В связи с этим большое значение приобретает исследование афазий —расстройств речи, вызванных поражением определенных участков коры головного мозга. Благодаря изучению таких расстройств удается выяс- 230
нить, какие участки мозга связаны с выполнением определенных операций (анализа звуков -речи, установления связей между словами в предложении и т. п.). Если мозг в целом можно сравнить с универсальной машиной/совершающей различные операции, то отдельные участки коры мозга, занимающиеся специально анализом языка, можно сравнить с частями таких специализированных машин, которые предназначены специально для анализа языка. Значительный интерес представляют используемые канадским хирургом Пенфилдом методы стимулирования этих участков коры головного мозга электродами при операции на мозге, благодаря чему удается Экспериментально -проверить роль того или иного участка «коры (во время операции, проводимой 1под местным наркозом, больной может говорить, благодаря чему можно исследовать его речь и ее нарушения). Изучение афазий представляет не только большой теоретический интерес, но и весьма важно для диагностики мозговых заболеваний. В этой области существенны достижения наших ученых: в частности, мировую известность приобрели работы А. Р. Лу- рия, посвященные афазиям. Особенно важной областью исследований, связанных с взаимодействием лингвистики и кибернетики, является применение вычислительных машин с целью облегчить языковое общение для людей, лишенных слуха и зрения. Приведем один пример: перевод книг с обычного шрифта на брайлевский, используемый слепыми (и слепоглухонемыми), в принципе очень близок к обычному переводу и поэтому может 'быть осуществлен на электронных машинах с помощью правил, напоминающих правила машинного перевода. Исследования по вопросам дефектологии, проводившиеся в последние годы нашими учеными (в частности, недавно умершим крупнейшим специалистом по языку слепоглухонемых И. А. Соколянским), показали, что взаимодействие дефектологии с кибернетикой и семиотикой может много дать каждой из этих наук. Нужно обратить внимание всех организаций, занимающихся вопросами дефектологии, на необходимость проведения широких экспериментов по использованию вычислительных машин для облегчения чтения книг слепыми и для других аналогичных целей. Именно здесь машины могут стать самыми незаменимыми помощниками человека. Большой интерес представляет контакт структурной лингвистики с так называемой теорией игр, которая, как известно, является математической коммуникативной теорией, находящей все более и более широкое применение в области исследования структуры военных операций и структуры экономических процессов (на основе теории игр уже созданы некоторые модели машин, которые рассматриваются в качестве первого шага на пути к созданию машин, способных оценивать военную ситуацию и определять наилучшие действия). С теорией игр структурную лингвистику объединяют коммуникативные модели. Укажем также на связь проблем структурной лингвистики с проблемами криптографии и криптоанализа, т. е. с проблемами шифровки и дешифровки кодов, например древних письменностей. Сопоставление методов решения проблем в той и другой области показывает, что существуют определенные принципы, единые для обеих областей. Летом 1959 г. лингвистическая секция Научного совета по кибернетике АН СССР наметила общий план работы по дешифров-ке древних письменностей с использованием вычислительных машин. В подготовке первого из таких экспериментов, проводившегося в Сибирском отделении АН ССОР, наряду с сотрудником Математического института Сибирского отделения АН СССР В. А. Устиновым, принял участие член лингвистической секции Совета по кибернетике — известный специалист по письменности Ю. В. Кнорозов. Ю. В. Кнорозов и В. А. Устинов провели предварительную работу по составлению каталога письменных знаков майя и в записи текстов для подготовки их -к вводу в машине. 231
После этого б Математическом институте Сибирского отделения АН СССР Э. В. Евреинов, Ю. Г. Косарев и В. А. Устинов начали .работу но дешифровке этих текстов с использованием машины. Первые результаты этой работы, опубликованные в докладах конференции 'по обработке информации и машинному переводу, очень близки к результатам дешифровки, .проводившейся несколько лет назад вручную Ю. В. Кнорозовым. Это можно проиллюстрировать, -например, на тексте, который Ю. В. Кнорозов прочел и перевел в 1955 г. следующим образом: а-мак- хи-махал К'ан Шиб Чак «Желтый Чак находился на юге»; тот же текст Э. В. Евреинов, Ю. Г. Косарев и В. А. Устинов в 1961 г. читают: A mach hi nohol ;Kan Xib Chak, где слово nohol (махал у Ю. В. -Кнорозова) они переводят как «юг, полдень», a -Kan Xib Chak понимают как имя бога (как и Ю. В. (Кнорозов). Полного перевода текста Э. В. Евреинов, Ю. Г. Косарев и 'В. А. Устинов не дают. Такое большое сходство результатов показывает, что в обеих дешифровках (производившейся ранее вручную и позже осуществленной с помощью машины) основная ма'сса чтений знаков является 'правильной. Результаты этого эксперимента позволяют думать, что машина может совершать ряд операций, которые человек производит при дешифровке текста. Идеи структурной лингвистики важны также и для исследования поэтического языка. Нужно подчеркнуть, что строгое формальное описание внешней — материальной—стороны языка, которое было отчасти уже достигнуто ранее, может послужить образцом и для точного описания значений. .Поэтому, например, формальный анализ поэтического языка в работах Ю. Тынянова, Б. М. Эйхенбаума и других членов Общества по изучению поэтического языка (ОПОЯЗ) до сих пор остается классическим образцом точного исследования. Однако для полного описания знаковой системы поэтического языка необходимо столь же -строгое и точное описание значений знаков этого языка, к которому приближались некоторые участники ОПОЯЗ, в частности Ю. Н. Тынянов в книге «Проблемы стихотворного языка». Формальное изучение поэтического языка может использовать точные методы статистики и теории вероятностей для описания ритмического строения поэтических текстов. Плодотворность этого подхода была особенно наглядно показана в работах Б. В. Томашевского и других наших стиховедов; в последнее время математический анализ стиха привлек к себе внимание крупнейших наших математиков. А. Н. Колмогоров и его сотрудники провели детальные исследования русского стиха (в частности, четырехстопного ям!ба), в которых развитие стиховедческой традиции работ Томашевского сочетается с использованием новых идей и методов математической теории информации. Результаты этих исследований безусловно представят первостепенный интерес для всех литературоведов, интересующихся тем, как язык используется писателем в особых целях, обусловленных природой поэтического творчества. Можно не сомневаться в том, -что математическая теория стиха в будущем полностью заменит дилетантские опыты стиховедов-любителей. Мы рассмотрели предмет структурной лингвистики и связи "структурной лингвистики с кибернетикой и теорией информации, с семиотикой, логическим синтаксисом, логической 'семантикой, теорией машинного перевода и т. д. Сопоставим теперь структурную лингвистику с традиционным языкознанием и покажем, что означает для языкознания возникновение структурной лингвистики. С точки зрения внутренней логики развития науки возникновение структурной лингвистики означает революцию в языкознании, в результате которой языкознание превращается из эмпирической и описательной области знания в точную область знания. В лице структурной лингвистики языкознание вступает в семью точных наук, какими, например, являются физика, химия, биология. Эти последние в свое время тоже 232
пережили подобного рода революцию, «прежде чем оии превратились из эмпирических и описательных в точные науки. Подобно остальным точным наукам структурная лингвистика пользуется математическими методами исследования. Применение математических методов исследования к изучению языка вовсе не снимает проблем изучения языка как социального явления. Напротив, именно .применение математических ме. тодов открывает весьма 'перспективный путь к глубокому пониманию языка как социального явления. Суть дела в том, что 'нельзя глубоко познать язык как социальное явление, не разграничив прежде всего разные уровни абстракции. Только после исследования формального каркаса языка мы получаем необходимую базу для анализа сущности языка как социального явления посредством интерпретации формального каркаса языка через соответствующие данные истории, археологии и антропологии. Вопрос о применении структурных методов к изучению социальных аспектов языка ввиду его сложности целесообразно рассмотреть отдельно. Мы остановимся только на одно'м примере. К числу основных законов структурной лингвистики принадлежит следующий: чем шире сфера употребления знака в системе языка, тем беднее его содержание; чем уже сфера употребления знака, тем богаче его содержание. Этот абстрактный закон структуры язьгка можно интерпретировать на социальном уровне так: чем шире сфера социального употребления знака, тем более общим является его содержание; чем уже сфера социального употребления знака, тем более специальным является содержание знака [Л. 12]. Эта интерпретация подтверждается анализом терминологии. В самом деле, чем специальнее термин, тем уже сфера его социального употребления, и наоборот, чем менее специален термин, тем шире сфера его социального употребления. Когда мы говорим, что возникновение структурной лингвистики является революцией в языкознании, то это никоим образом не означает, что структурная лингвистика отвергает позитивные результаты, полученные традиционным языкознанием. Напротив, весь фактический материал, накопленный последним, сохраняет свою силу и в настоящее время. Речь идет только о том, чтобы переосмыслить этот материал с новой, структурной точки зрения. Более того, те описательные исследования в области синхронического и диахронического изучения языков, которым' занималось и занимается традиционное языкознание, должны продолжаться и в 'будущем. Речь идет только о том, чтобы заменить эмпирические представления о языке строго научной теорией, позволяющей постигнуть сущность языка и открывающей новые горизонты как для теоретического исследования, так и для практики. На примере развития языкознания мы видим -новое подтверждение общеизвестного положения, что революция в науке вовсе не исключает преемственности в развитии науки. Структурная лингвистика находится в самом начале своего пути, и ее будущее, безусловно, таит в себе неожиданные возможности развития, которые сейчас трудно предвидеть и которые по своей важности могут превзойти самые смелые ожидания. ЛИТЕРАТУРА 1. Hilbert iD., Axiomatisches Denken in gesammelte Abhandlungen, Berlin, 1935. B. Ill, S. 146. 2. Ляпунов А. А. и Ш е стоп ал Г. А., Об алгоритмическом описании процессов управления, «Математическое просвещение», 1957, 2, стр. 82. 3. Шаумян С. К., История системы дифференциальных элементов в польском языке, изд. АН СССР, Москва, 1958, стр. 78. 4. Jakobson R. an'd Halle M., Fundamentals of language, S—Gravenhage, 1956. 233
5. Kurylowicz J, La notion de risomorphisme, Travaux du Cercle linguistique de Copenhage, 1949, v. 5, p. 50—51. 6. В настоящее время в структурной лингвистике имеется обширная литература, посвященная исследованию указанных типов лингвистических структур. Назовем только некоторые из основных работ. По бинарным структурам дифференциальных элементов: Jakobson iR. and Halle M., Fundamentals of language, S—Grav.en- hage, 1956: Jakobson R., Beilrag allgemeinen iKasuslehre, Travaux du Cercle linguistique de Prague, 1936, v. 1; Jakobson R., Shifters, verbal categories and the Russian verb, Harvard University, 1957. По дистрибутивным структурам: Harris Z., Methods in structural linguistics, Chicago, 1951; Hj elms lev L., Prolegomena to a theory of language, Baltimore, 1953; .Kurylowicz J., Les structures fondamentales 'de la langue: groupes et propositions. Studia Philosophica, 1948, v. Ill; Kurylowiicz J., Contribution a la theorie de la syllabe, Biuletyn poliskiego towarzystwa jczykoznawczego, 1948, v. II. По трансформационным структурам: Chomsky N., Syntactic structures, S—Gravenhage, 1957. 7. Зиновьев А. и Ревзин И., Логическая модель как средство научного исследования, «Вопросы философии», 1960, № 1. i 8. Из работ по математическому анализу структуры языка назовем, например: О. С. Кулагина, Об одном способе определения грамматических понятий на базе теории множеств, «Проблемы кибернетики», 1958, вып. 1; В. А. Успенский, К определению части речи в теоретико-множественной системе языка, «Бюллетень объединения по проблемам машинного перевода», 1957, № 5. 9. Н j el me lev L., Prolegomena to a theory of language, Baltimore, 1953. 10. Мельчук И. А., К вопросу о пособии по переводу научно-технических текстов с незнакомого или малознакомого языка на родной, «Тетради переводчика», 1960, № 3, издание I Московского государственного педагогического института иностранных языков. И.Иванов В. В., Лингвистические вопросы создания машинного языка для информационной машины, «Материалы по машинному переводу», 1958, сборник 1, Изд. Ленинградского университета, стр. 10—39. 12. iK u г у 1 о w i с z J., Esquisses linguistiques, Wroclaw—Krakow, 1960, p. 14—15. H. Д. АНДРЕЕВ и Д. А. КЕРИМОВ ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КИБЕРНЕТИЧЕСКОЙ ТЕХНИКИ ПРИ РЕШЕНИИ НЕКОТОРЫХ ПРАВОВЫХ ПРОБЛЕМ В настоящее время кибернетические методы исследования начинают проникать и в область гуманитарных наук. Наглядным свидетельством тому может служить, например, такая быстроразвивающаяся отрасль, как машинный перевод. Нет и не может .быть сомнений в том, что и для решения ряда 'правовых проблем могут быть эффективно использованы современные быстродействующие электронные вычислительные машины. За рубежом уже приступили к разработке вопросов, связанных с приложением .кибернетики к решению тех или иных проблем права. В частности, на Международной конференции по машинным языкам в г. Кливленде (США, сентябрь 1959 г.) был прочитан доклад проф. Л. Э. Аллена о машинном обнаружении и проверке грамматико-логиче- ских двусмысленностей в прениях сторон на судебном процессе, в котором описывалась попытка установить один из возможных путей использования кибернетических машин для нужд юриспруденции (Л. 1]. При всей актуальности этого доклада следует, по нашему мнению, отметить ограниченность -постановки вопроса и недостаточную связь с практическими потребностями юриспруденции. Нам представляется, что по крайней мере 'в начальный период 'применения кибернетики к проблемам права необходимо, во-первых, ставить вопрос значительно шире, наме- 234
тив несколько возможных путей ее использования в данной области и, во-вторых, среди обширного круга задач, допускающих использование кибернетики, выделить те, решение которых может дать наибольший практический эффект. * * * Автомат, человек и общество имеют совершенно различную природу, но каждый из них представляет сложно организованную систему. Некоторые процессы, протекающие в данных системах, в известной степени сходны между собой: это сходство выражается прежде всего в том, что в данных системах непрерывно перерабатывается информация, которая сперва определяет, а затем фиксирует изменения, происходящие в этих системах. Применение кибернетики, например, к языковедению оказалось возможным именно потому, что язык представляет собой один из видов информации, используемой обществом. Как известно, в классовом обществе чрезвычайно важную роль играют правовые нормы, регулирующие соответствующие отношения между людьми. В процессе применения правовых норм возникает большое количество сложных проблем, решение которых требует затраты умственного труда и может быть ускорено благодаря использованию кибернетических устройств. К числу таких проблем права, где имеет смысл использовать помощь быстродействующих машин, могут быть отнесены, в частности, справочно-информационная служба в области права, некоторые задачи правотворчества, кодификации законодательства, обобщения судебной практики, проведения документальной криминалистической экспертизы и т. д. Постановка хорошей справочно-информационной службы необходима для каждой отрасли науки, для каждой области практики. В праве эта служба имеет особое значение. При решении множества вопросов правотворчества, кодификации, толкования и реализации права возникает потребность быстрой и точной ориентации в многообразных и часто обширных сферах законодательства. Такая ориентация, как показывает практика, обеспечивается в должной мере лишь при наличии четко поставленной справочно- информационной службы. Наиболее полной и совершенной формой осуществления такой службы явилась бы специализированная кибернетическая машина, которая могла бы, во-первых, накапливать и суммировать неограниченные объемы юридической информации и, во-вторых, выдавать любую часть накопленной информации по запросу, выдвигаемому практикой. Потоки информации, накапливаемые и хранимые в такой машине, могли бы охватывать не только общесоюзное и республиканское законодательство нашей страны, но и законодательство других социалистических стран, а также в меру необходимости законодательство капиталистических стран и международное право. Преимущество машинного накопления юридической информации состоит прежде всего в том, что с его помощью можно полностью исключить возможность пробелов информации (машинные объемы памяти в принципе не ограничены). Кроме того, информационная машина может быть организована с любой степенью разветвленности и сложности системы признаков (например, информация по странам, по историческим периодам, по предмету регулируемых отношений, по источникам права и т. п.). В период развернутого коммунистического строительства полностью реализуется положение о всенародном решающем участии трудящихся в управлении своим государством, в регулировании посредством права своих отношений. В создании и обсуждении важнейших проектов правовых актов принимают участие широкие массы советских граждан; в процессе всенародного обсуждения законопроектов трудящиеся вы- 235
двигают огромное количество конкретных пожеланий, замечаний и предложений, направленных на наиболее правильное, всестороннее целесообразное решение вопросов правового регулирования. Истинный демократизм, подлинная научность и глубокая жизненность наших правовых актов тем именно и определяются, что они выражают волю самого народа, отражают назревшие и назревающие потребности прогрессивного общественного развития, в обобщенной форме учитывают 'предложения трудящихся, вытекающие из их коллективного опыта социалистического и коммунистического строительства. Непрерывный рост политической активности трудящихся, повышение их 'правового сознания и их -непосредственное участие в правотворческом процессе обеспечивают дальнейшее совершенствование советского права. Это в свою очередь предъявляет требование всестороннего и исчерпывающа учета всех выдвинутых трудящимися пожеланий и предложений, что может быть с максимальной полнотой обеспечено использованием мощностей современных .кибернетических машин. С их помощью накопление и предварительная систематизация обширных и ценных материалов будет осуществляться без того естественного, но и высокой степени нежелательного замедления работы, которая всегда связана с обобщением большого количества данных. Разумеется, само обобщение предложений трудящихся остается сферой деятельности законодателя, но техническая работа может быть значительно ускорена при использовании кибернетических устройств. Наряду с этим кибернетические машины смогут обеспечить упорядоченное хранение всех тех материалов обсуждения законопроекта, которые по тем или иным причинам не нашли отражения в данном законе, но тем не менее могут в дальнейшем использоваться при рассмотрении новых проектов правовых актов. Для решения ряда вопросов в процессе правотворчества большое значение имеет сравнительный анализ содержания, форм и методов регулирования соответствующих общественных отношений в проектируемом акте с регулированием аналогичных отношений в законодательных системах других стран или исторических периодов. Эта работа, как правило, требует огромного времени и вследствие обширности анализируемого материала далеко не всегда обладает достаточной полнотой и точностью. Для облегчения реализации такой задачи можно использовать кибернетические машины, способные из накопленного материала отобрать данные, нужные законодателю для анализа. В большинстве случаев такой отбор будет осуществляться по постоянным критериям, существующим в справочно-информационной машине. Не исключено, однако, что законодателю потребуются новые специальные критерии, которые могут существенно меняться от случая к случаю и которые в силу этого нецелесообразно включать в постоянную программу работы такой машины. Поэтому для решения подобных проблем необходимо обогатить справочно-информационную машину управляющим устройством, способным осуществлять разнообразные комбинированные операции сверх установленного и постоянно используемого минимума. В настоящее время чрезвычайно актуальна задача частичной, а также полной кодификации советского законодательства. Кодификация права предполагает проведение ряда операций с законодательным материалом. К таким операциям относится, например, фиксация законодательного материала, подлежащего кодификационной обработке: освобождение от актов, отмененных соответствующими органами; освобождение от актов с определенными в них сроками действия, уже истекшими и не продленными, а также от актов, хотя формально и не отмененных, но фактически утративших силу в связи с последующим законодательством. Множество аналогичных операций надлежит осуществить и внутри кодифицируемых правовых актов. Кроме того, эти акты 236
должны быть соответствующим образом обработаны, например из их текста должны быть исключены статьи с перечнем отменяемых актов, статьи однократного действия и персонального характера. Надлежит также устранить повторения и 'противоречия между отдельными кодифицируемыми актами и их частями, а также объединить и укрупнить однородные .по своему содержанию акты или статьи актов и т. д. Привлечение кибернетических машин к выполнению различного рода трудоемких вспомогательных операций, связанных с подготовкой кодификации права, в еще "большей степени повлечет за собой необходимость введения в машину 'переменных критериев отбора законодательного материала, а также критериев, по которым фиксируется наличие противоречий и тождеств между актами (.и статьями), ограничений этих актов во -времени, сфере действия, кругу лиц и других специфических характеристик. Это предъявляет серьезные требования к программам работы кибернетической машины, используемой для' нужд права, и следовательно, к ее управляющему устройству. С другой стороны, расширение возможностей машины позволит значительно ускорить осуществление кодификационных работ и в известной степени улучшить качество этих работ. Несомненно, перспективно использование кибернетических машин в подготовке материалов для обобщения судебной практики. В этой области юриспруденции объемы информации намного превосходят все то, с чем мы сталкиваемся в других областях права. С помощью же машин станут возможными максимально полное накопление и предварительная систематизация данных для обобщения огромного количества судебных дел, для обнаружения наиболее часто повторяющихся ошибок в судебной практике, для выведения статистических показателей по 'различным правонарушениям и составам преступлений и т. д. Выполнение всех этих работ не только потребует от системы команд хорошо разработанной группы логических операций, но и некоторых дополнительных возможностей в схеме арифметического устройства машины, например способности одновременного выполнения нескольких программ суммирования данных по разным признакам, что, в частности, уже осуществлено в новейших электронных вычислительных машинах. Очевидно, использование таких машин окажет помощь судебным органам в решении задач правосудия. Наконец, кибернетические машины могут быть широко использованы в разного рода документальной экспертизе: в проверке финансовой отчетности, подлинности документов по заданным формальным признакам, установлении, авторской принадлежности документов по графическим и стилистическим характеристикам и т. д. Высказанные выше соображения о возможностях применения кибернетической техники при решении правовых проблем являются лишь предварительными и, вероятно, далеко не исчерпывающими. Дальнейшее изучение данного вопроса, бесспорно, вскроет и другие возможности, а также уточнит пути их реализации. * * * Использование кибернетической техники при решении названных, равно как и других, правовых проблем потребует большой подготовительной работы. Необходимо прежде всего разработать информационный язык для тех отраслей права, в которых будет применена 'вычислительная техника, или для тех законодательных и иных материалов, которые предполагается предварительно обрабатывать с помощью счетно- решающих устройств. 237
Кибернетическая .машина может выполнять действия только над числами (кодами); любое действие при машинной обработке информации представляет собой то или иное изменение численного кода этой информации (например, прибавление суффикса ,к основе при машинном переводе с одного языка на другой выполняется как добавление определенных цифр «к числу, изображающему основу слова). Следовательно, любая информация, в том числе и юридическая, должна поступать в машину в виде определенных кодовых чисел, т. е. условные знаков, состав-' ленных из цифр. Введенная в кибернетическую машину юридическая информация требует соответствующей обработки в зависимости от задач, поставленных перед машиной. Каждое из действий, осуществляемых машшюй для решения, в частности, правовьих проблем, о которых сказано выше, требует разработанного алгоритма. Работа над алгоритмами предполагает в свою очередь наличие хорошо составленного символического языка для записи этого алгоритма. Цифровые коды, обязательные при введении в машину, неудобны в процессе работы человека ,над ними; поэтому составители алгоритмов записывают программу работы машины различными символическими обозначениями, прежде чем окончательно переводить ее в цифровой вид. Такие системы символических обозначений (символический язык) широко .применяются, например, в машинном переводе. Поэтому построение информационного языка для права целесообразно начинать с создания эффективной символики, т. е. такой системы условных знаков и правил пользования ею, которые позволят любые алгоритмы по обработке юридической информации записать на точном командном языке, переход от которого к цифровому виду для машинного исполнения уже не составит особых трудностей. Символический язык, применяемый при записи алгоритма, с добавлением символического словаря рассматриваемых юридических понятий, актов и объектов образует в своей совокупности полный язык для записи юридической информации в кибернетической машине. Такие полные языки для записи информации принято называть информационными. Само собой разумеется, что информационный язык для каждой области (химии, электроники, права и т. д.) должен быть результатом большой и тщательно выполненной работы коллектива, состоящего из специалистов данной области, языковедов и математиков. Разработка информационного язьжа для права — необходимая предпосылка для решения любой правовой проблемы, где может быть использована кибернетическая техника. *. * * Правовые проблемы, при разработке которьих возможно использование кибернетических машин, выдвигают необходимость постановки и решения по крайней мере пяти специальных задач, связанных с информационным языком. Во-первых, необходимо выработать систему признаков, по которым классифицируется правовой материал, вводимый в машину. Так, например, при организации памяти справочно-информационной машины законодательство какой-либо страны должно быть обозначено постоянным кодом (особым для каждой страны), хранимым в фиксированных участках ячеек памяти. Это .позволит быстро и просто получить по запросу всю информацию, относящуюся к законодательству данной страны. Если, далее, при организации памяти машины обозначить каждый институт права своим постоянным кодом (особым для каждого института), хранимым в других фиксированных участках ячеек памяти, то использование этой группы постоянных кодов позволит также быстро и просто получить по запросу всю информацию, относящуюся к данному инсти- 238
туту пра-ва. Наконец, можно воспользоваться одновременно обоими кодовыми признаками и получить всю информацию, охватывающую соответственно интересующий .нас институт .права определенной страны. Признаки, которыми должна оперировать машина, могут быть весьма различными и применяться в самых разнообразных сочетаниях. В систему этих признаков могут входить, например, такие признаки, как действие правовых норм в определенной части страны, распространение действия .правовых норм на определенные группы населения, на соответствующие органы, организации и на должностных лиц, ограничение действия норм по полу, возрасту, семейному положению и т. in. В данной задаче отбор информации, вводимой в машину, производится специалистом до начала функционирования машины, и последняя в процессе своей работы не изменяет объема введенной в нее информации (выборка .по запросу реально представляет собой дублирование запрашиваемой информации на выходе, без устранения основной информации из памяти машиньи). В отличие от этого все последующие задачи, рассмотренные ниже, связаны с введением в машину определенных критериев отбора, пользуясь которыми, машина будет запоминать не всякую информацию, а лишь ту, которая необходима потребителю. Понятно, что ори этом объем информации, заложенный в машину, окажется, как правило, значительно меньше поданной на ее вход. Критерии отбора (та,к же как и признаки систематизации для предыдущей задачи) могут быть весьма различными. Наиболее простым из таких .критериев является определение действия правовых норм во времени. Это и приводит нас .ко второму специальному типу задач, решение которых даст возможность установить, какие именно введенные .в машину правовые актьи или статьи утратили силу или, наоборот, еще действуют. В частности, при кодификации права машина сможет быстро обнаружить в огромной массе законодательного материала те его нормы или статьи, которые либо отменены последующими правовыми актами, либо исчерпали срок своего действия. Задача здесь состоит в том, чтобы определить систему «признаков, характеризующих время действия правовых .предписаний, разработать методику извлечения этих .признаков при машинном анализе юридического текста, установить алгоритмы соотнесения полученных признаков между собой и ♦последующего заключения относительно сохранения или прекращения действия данных предписаний. Другой критерий отбора состоит -в проверке законодательного материала на наличие повторяющихся частей. Машина и в данном случае могла 'бы за короткое время обозреть большой материал и обнаружить в нем не только формальные повторения, но и повторения по существу (даже при известной -степени различия в формулировках правового текста). Так, например, в ходе подготовки какого-либо проекта правового акта во многих случаях было бы целесообразным проследить при помощи машины, нет ли в тех или иных частях данного проекта таких положений, которые полностью или в основных чертах повторяют уже существующее законодательство. Машина, разумеется, могла бы лишь зафиксировать такие повторения, а уже правотворческий орган должен будет решить, какие из повторяющихся положений следует подтвердить ввиду их особой -значимости и какие, наоборот, следует устранить из проекта подготавливаемого правового акта. В подобного рода случаях специальная задача сводится к разработке так называемой кодовой компрессии материала, т. е. к установлению специфических способов о'бозна. чения составных частей правовых документов; использование данных обозначений позволит представлять юридическую информацию в таком виде, при котором машина будет обнаруживать совпадающие части правовьпх документов (эта специальная задача непосредственно связана с разработкой символического языка для права). 239
Следующие критерии отбора заключаются в проверке на внутреннюю непротиворечивость материала, -вводимого в машину. В качестве иллюстрации можно привести машинную графологическую экспертизу, необходимую для судебных нужд. При такой экспертизе в .машину вводится сначала одна часть текста и ,при помощи читающего устройства анализируется ,по заданной программе, ib результате чего в .памяти машины появляются численные характеристики графических особенностей текста (почерка). Последовательное введение других частей того же текста позволит машине обнаружить, во всех ли введенных частях текста эти численные характеристики одни и те же или, наоборот, какие-то участки текста обладают иными численными характеристиками, а 'следовательно, написаны другим почерком. Легко заключить, что в случаях подобного рода задача сводится в основном к установлению такой системы , характеристик, отклонение от которой могло бы с достаточной определенностью квалифицироваться как внутренняя противоречивость материала. Наконец, возможен отбор вводимого в машину материала с точки зрения соответствия или несоответствия постоянно хранимым в нем данным. Описанный выше комплекс специальных задач ни в коей мере не исчерпывает .проблематики, связанной с применением новейшей кибернетической техники для нужд права. Тем не менее даже и в такой первоначальной .постановке этот комплекс задач настолько обширен и разнообразен по своему характеру, что не может не .привлечь к себе внимания научной общественности всех областей знания, необходимых для работьи над данным комплексом (правоведения, кибернетики, лингвистики и др.)- Сотрудничество специалистов перечисленных отраслей науки послужит, несомненно, решению не только правовых проблем, но и ряда вопросов смежных научных дисциплин. Не следует думать, что это сотрудничество будет кратковременным или эпизодическим: вопросы регулирования общественных отношений не только правовыми, но и другими социальными нормами на любой ступени развития общества (в том числе и в условиях полного общественного самоуправления) всегда будут требовать к себе самого пристального внимания. Мы далеки от мысли, что употребление математического аппарата и всего того, что связано с использованием кибернетических устройств при решении правовых проблем, изменит существо науки права. О таком изменении не может быть и речи, ибо всякая наука определяется прежде всего своим предметом, а предметом юридической науки — какие бы специальные методы и технические средства в ней ни применялись — является, как известно, классовая сущность государства и права, закономерности их объективного развития, их назначение и служебная роль в жизни общества. 'Использование кибернетики при решении правовых проблем является лишь вспомогательным средством для человека, за которым во всех случаях остается функция выбора той или иной возможности и принятие решения по соответствующим вопросам. Машина вообще не может заменить человека, а тем более в области государства и права, где именно на людях лежит полная ответственность за каждое принимаемое ими решение, за каждое осуществляемое ими действие. Сказанное отнюдь не исключает, а предполагает в современных условиях широкое, использование того мощного вспомогательного аппарата, какой дает в наше распоряжение кибернетика. Ясно, что решение ряда вопросов права с помощью кибернетической техники потребует, во- первых, проведения больших и серьезных подготовительных работ (создание информационного языка для права, построение специализированных кибернетических машин), во-вторых, обучения соответствующих кадров, хорошо осведомленных как в вопросах юриспруденции, так и 240
в вопросах логико-лингвистической переработки информации и другие связанных с этим проблемах кибернетики. И первое и второе требует создания специальных коллективов, занятых постоянной работой н,ад данной проблематикой. В настоящее время в Ленинградском университете сделаны первые шаги в этом направлении: создана инициативная группа из научных работников, аспирантов и студентов, которая приступила к подготовительной работе над созданием информационного язьжа для права. Очевидно, однако, что успешное продолжение этих изысканий зависит от привлечения к столь важной и исключительно интересной работе новьих сил как за счет расширения фронта исследований путем их развертывания в новых .научных -центрах, так и за счет .подведения более глубокой и основательной базы под эти работы в виде создания экспериментальной лаборатории по применению кибернетических устройств для решения правовых проблем. ЛИТЕРАТУРА 1. Allen L. Е., Toward a procedure for detecting and controlling of syntactic ambiguity in legal discourse, International Conference for standards on a common language for machine searching and translation, Cleveland, Ohio, September 1959, 6—12. 16—572 »
IV. КИБЕРНЕТИКА В НАУКЕ И ТЕХНИКЕ С. А. МАШКОВИЧ КИБЕРНЕТИКА И МЕТЕОРОЛОГИЯ Разработка надежных методов прогноза имеет очень важное значение для народного хозяйства. Использование гидрометеорологических прогнозов и информации играет большую роль в .планировании и управлении -самыми разнообразными отраслями народного хозяйства. Чрезвычайная сложность атмосферных процессов вследствие огромного количества факторов, влияющих на их развитие, большое число даиньих наблюдений, которые .приходится привлекать три изучении метеорологических явлений, делают задачу разработки методов прогноза исключительно сложной. Современное состояние прогностической метеорологии свидетельствует о том, что существенный прогресс в области прогноза невозможен без .применения средств и методов кибернетики. Появление электронных вычислительных машин, развитие кибернетики, разработка математических методов прогноза открывают широкие горизонты в области метеорологии. Наиболее отчетливо рисуется перспектива дальнейшего развития в области усовершенствования комплекса работ, необходимого для составления прогнозов и всестороннего использования их в народном хозяйстве. Опишем «технологический .процесс», связанный в настоящее время с составлением прогноза. Современная .практика составления прогноза требует использования данных метеорологических наблюдений на различных уровнях атмосферы над значительной территорией. В связи с этим в -подавляющем большинстве прогностических подразделений собирается метеорологическая информация по всему континенту Евразии, а в центральных прогностических учреждениях — по северному полушарию и части южного лолушария. Метеорологические наблюдения производятся преимущественно неавтоматически. Первичная обработка результатов наблюдений ведется вручную в пунктах, где эти наблюдения были произведены. Полученные результаты в виде закодированной телеграммы передаются в прогностические учреждения. Здесь телеграммы сортируются, дешифруются, .после чего данные наблюдений условными значками наносятся на карту. Далее синоптик-прогнозист выполняет следующий этап — анализ синоптической карты. Полученные материалы используются для изучения характера и развития атмосферных процессов и являются отправными для составления прогноза. После того ка-к прогноз составлен, его доводят до сведения потребителя, в частности прогноз используется при управлении народным хозяйством. Аналогичная процедура выполняется для обработки гидрологиче- 242
ских, морских, аэрометесфологических наблюдений и составления соответствующих .прогнозов. Таким образом, основными видами работы, связанными с составлением1 и использованием прогнозов, являются: а) проведение метеорологических наблюдений и сбор данных наблюдений; >б) обработка и анализ материалов наблюдений; в) составление прогноза; г) распространение прогностической информации и ее учет при управлений народньим хозяйством. МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ. СБОР ДАННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ Прогностическая практика основана на использовании обширной информации. Чтобы охарактеризовать объем этой информации, укажем, что только в СССР работает около 4 000 наблюдательных станций и около 7 000 постов. За сутки наблюдения ,на этих .станциях осуществляются многократно. Так, например, около 3 000 станций ведут наблюдения 8 раз в сутки; результаты их наблюдений передаются в виде закодированных телеграмм, причем телеграмма за один срок наблюдения состоит из 7—9 групп по 5 цифр в каждой группе. Помимо телеграмм -с данными наблюдений, в регулярные сроки .передаются также внеочередные «штормовые» телеграммы, сообщающие об опасных явлениях погоды. Общее количество телеграмм, поступающих от метеорологических станций в прогностические органы, по СССР составляет около 15 млн. в год. В Москву ежесуточно приходит около 30 тыс. телеграмм. Такова метеорологическая информация только по территории СССР; следует иметь в виду, что Гидрометеорологическая служба СССР собирает также информацию о погоде по большей части земного шара. Собрать и обработать данные .наблюдений в короткий срок—таково одно из основных требований прогностической -практики. Чем более «свежи» данные, на основе которых составляется прогноз, тем больше успешность .предсказания. Кроме того, для обслуживания запросов некоторых отраслей .народного хозяйства ((авиация, транспорт и др.) зачастую важен не только прогноз, но и сведения о состоянии атмосферьи ib данный момент времени. Существующая в настоящее время система сбора метеорологических данных не достаточно гибка и не полностью обеспечивает желательный темп работы. Сбор данные осуществляется по следующей схеме. Территория СССР разделена на 34 района; данные наблюдений по каждому району собираются в местном Управлении гидрометеорологической службы, где комплектуются сводки наблюдений по данному району. Затем сводки концентрируются в зональных центрах сбора; частично производится также межрайонный обмен сводками. Зональные центры сбора и обработки транслируют объединенные сводки цирку- лярно, т. е. -передают одновременно одну и ту же суммарную сводку всем заинтересованным прогностическим организациям. Одним из недостатков подобной системы распространения сводок является то обстоятельство, что при их трансляции не учитываются особенности запросов различных прогностических учреждений. В целом система сбора данных наблюдений характеризуется низкой степенью автоматизации: почти полностью отсутствуют автоматические наблюдательные станции, слабо автоматизирована передача информации по линиям связи, большой объем работы выполняется вручную (например, комплектование сводок). Все это удлиняет сроки получения 16* 243
информации, является дополнительным источником искажений и ошибок. Назрела необходимость автоматизации процесса сбора и распространения метеорологической информации и для этой цели необходимо привлечь кибернетику. Намечается следующая схема автоматической системы метеослужбы: а) наблюдения производятся аппаратурой, автоматически регистрирующей результаты измерений и передающей их в цснтрьи сбора информации; б) в центрах обора на электронньих вычислительных машинах осуществляются сортировка, обработка и .первичный анализ данных наблюдений; в) результаты обработки автоматически -передаются заинтересованным прогностическим организациям с учетом их потребностей (характер информации, последовательность получения информации ino различным районам, объем информации и др.); автоматически выбирается оптимальный режим передачи; г) система автоматически отвечает на запросы различных потребителей о состоянии погоды; '' д) автоматическая система управляет проведением наблюдений; система автоматически выполняет внеочередные или учащенные наблюдения при специальных запросах потребителей, а также при появлении опасных явлений погодьь. Предусмотрено и оповещение заинтересованных организаций о возникновении опасных явлений; е) в основных прогностических центрах на электронных счетных машинах производится специальная обработка наблюдений (см. следующий параграф). На современном этапе работу прогностических органов существенно затрудняет отсутствие данных наблюдений над обширными районами земного шара, в первую очередь над океанами, а также недостаточность и ненадежность наблюдений на значительных высотах над уровнем моря. Расширение объема метеорологических измерений с помощью геофизических ракет, перапективы проведения ряда метеорологических наблюдений с использованием искусственных спутников Земли позволяют надеяться на ликвидацию пробелов в информации о состоянии атмосферы. Поэтому важными функциями будущей системы» обора материалов наблюдений должны стать управление измерительной аппаратурой на спутниках и ракетах, получение, обработка и использование соответствующей информации. Вопросам автоматизации наблюдений, -сбора и обработки данных измерений уделяется большое внимание в литературе, особенно зарубежной. Однако практическая реализация этой проблемы находится еще в зачаточном состоянии. В основном ведутся исследования в целях разработки отдельных звеньев системы. В .качестве примера можно указать на создаваемую в Советском Союзе систему «Атмосфера». Эта система должна автоматически осуществлять наблюдения на различных высотах (радиозондирование, радиоветровые наблюдения), проводить первичную обработку и преобразовывать данные наблюдений в закодированные телеграммы для передачи по каналам связи. Результаты наблюдений будут поступать в кустовые вычислительные центры, где должна производиться обработка материалов при помощи электронных счетных машин с последующим распространением информации прогностическим органам. Осуществление проекта «Атмосфера» явится первым этапом работы по автоматизации; проект этот, естественно, охватывает лишь часть вопросов рассматриваемой проблемы. 244
ОБРАБОТКА МАТЕРИАЛОВ НАБЛЮДЕНИИ Метеорологу-прогнозисту приходится иметь дело с огромным числом данных наблюдений. Поэтому вопрос о методах обработки информации, об организации этой обработки, скорости ее выполнения приобретает исключительно важное значение. Процесс обработки материалов в настоящее время примерно следующий. Как уже указывалось выше, данные наблюдений, поступающие в любой прогностический орган, -наносятся условными значками на карту. Такой способ представления материала очень удобен. Картографирование материала является основным рабочим средством синоптика. Кстати сказать, само слово «синоптик» происходит от греческого слова ovyo^ip «обозрение». Картографированные данные наблюдений, поступающие -к синоптику, подвергаются анализу, состоящему из двух этапов. Первый ■этап — отсеивание ошибочных данных, возникших из-за .неправильности наблюдений, искажений сведений при -передаче и других причин. Браковка данных осуществляется путем сопоставления данных наблюдений на разных уровнях атмосферьи, на соседних станциях, за смежные сроки наблюдений и др. Применяются также некоторые .количественные -критерии, основанные на статистических сведениях о допустимых пределах вариации метеорологических величин, их градиентов и т. п. Однако исследование достоверности материала весьма субъективно; результаты анализа существенно зависят от квалификации синоптика, его интуиции и т. п. Это особенно ярко проявляется при анализе данных по территории с малым числом -наблюдений. Второй этап обработки заключается в собственно метеорологическом анализе полученного материала. Исследуется расположение в пространстве воздушных масс разного географического .происхождения, имеющих различные метеорологические характеристики; на карте обозначаются та.к .называемые фронтальные зоны, расположенные между упомянутыми выше воздушными массами; проводятся изобары; выделяются циклоньи и антициклоны, отмечаются зоны осадков, гроз, туманов и т. д. Обработанные подобным образом материалы легко обозримы и позволяют быстро составить представление о состоянии атмосферы в данный момент. На основе анализа картографированных материалов синоптик изучает характер и особенности развития процессов, перемещение и эволюцию метеорологических объектов и делает выводы о тенденции 'последующего .развития. / Анализ данных наблюдений на втором этапе обработки основан -на ряде логических заключений, на учете состояния атмосферы! в предшествующий интервал времени, на использовании некоторых качественных правил -небольшого числа количественных оценок, на применении методов интерполяции и экстраполяции и т. п. При выполнении этого анализа большую роль играет личный опыт синоптика; известно, что а-нализ одних и тех же материалов, произведенный двумя синоптиками, иногда оказывается различным. Таким образом, практика анализа метеорологических данных в целях прогноза в настоящее время содержит определенную долю субъективных оценок. К числу основных недостатков современной системы обработки оперативной метеорологической информации следует отнести также выполнение основного комплекса работы вручную и параллелизм в обработке материалов: примерно один и тот же массив да.нных наблюдений подвергается обработке (дешифровка телеграмм, нанесение да-нных на карты, анализ карт) в большом числе (несколько сотен) прогностических подразделений. 245
Наряду с оперативной обработкой данные гидрометеорологических наблюдений подвергаются статистической (климатографической) обработке. Кдиматографичеокие материалы необходимы как для научно- исследовательской работы и обслуживания такого рода сведениями народного хозяйства, так и для составления оперативных долгосрочных прогнозов, что требует проведения соответствующих расчетов в сжатые сроки. Характерным для климатических расчетов является большое число необходимые статистических параметров, вычисление их по разнообразным (нестандартным) выборкам, большое количество исходных да.нных. Климатические расчеты на современном этапе проводятся при незначительной механизации; значительный объем работьи выполняется вручную и лишь в .небольшом объеме используются счетно-аналитические машины. Из сказанного ясно видно, насколько важно и актуально применение кибернетики для обработки и анализа гидрометеорологической информации. Автоматизация процессов обработки данных наблюдений, широкое использование быстродействующих вычислительных средств, разработка эффективных и надежных методов анализа информации являются первоочередными задачами метеорологической теории и практики. За последние годы в этой области достигнут некоторый прогресс. Применение быстродействующих электронных вычислительных машин позволило начать работу по созданию методов автоматической обработки и анализа гидрометеорологических наблюдений. Импульсом для разработки этих методов, получивших название «объективного анализа», явилось бурное развитие гидродинамических (численных) методов прогноза. Подробнее об этих методах прогноза мы скажем ниже. Пока же отметим лишь следующее обстоятельство. Численные методы прогноза невозможно реализовать без решения соответствующих задач математической физики на электронных вычислительных машинах. При решении задачи необходимо использовать большой объём материалов наблюдений. Поскольку основная часть работы по составлению прогноза осуществляется в этом случае вычислительной машиной, то, естественно, возникает вопрос о ликвидации промежуточных этапов, связанных с обработкой материалов вручную. С такой задачей специалисты по численным методам прогноза встретились сразу же, как только началось составление численны-х прогнозов в оперативном порядке. Предварительная обработка данных наблюдений вручную, анализ карты, производимый синоптиком, подготовка проанализированных данных для ввода в машину не только значительно задерживали составление прогноза, но и зачастую «приводили к недоброкачественности исходного материала (см., например, [Л. 13]. Проблемой объективного анализа занялись не синоптики и климатологи, а лица, работающие в области численных методов прогноза, специалисты по динамической метеорологии. Объективный анализ стал на данном этапе атрибутом гидродинамических способов прогноза, а не прогностической метеорологии вообще. Развитие объективного анализа было поэтому несколько односторонним и ориентировалось главным образом на специфические запросы гидродинамических методов прогноза. За последние годы был разработан ряд логических и математических алгоритмов для объективного анализа, касающихся в основном следующих вопросов: дешифровка данных, упорядочение и систематизация материалов наблюдений, исключение ошибочных сведений, приемы интерполяции для получения значений метеорологических элементов в узлах регулярной сетки, расчетные схемы для представления результата машинной обработки в виде системы изолиний и др. Методика объективного анализа была развита для наиболее про- 246
стых лолей метеорологических элементов ('преимущественно поля давления). Разные варианты этой методики применяются з оперативных условиях с целью подготовки исходных данных для численных прогнозов. Так, например, в течение нескольких лет объективный анализ метеорологических .наблюдений осуществляется в вычислительном центре при Вашингтонском бюро погоды (машина IBM-704), в Швеции (машина BESK), в Англии (машина «Меркурий»). В СССР также ведутся исследования в области объективного анализа и советскими учеными получен ряд оригинальных результатов. Необходимо дальнейшее развитие методов объективного анализа в направлении как усовершенствования методики объективного анализа, предназначенного для использования в -целях численного прогноза, так и создания схем анализа, отвечающих потребностям синоптических методов прогноза. Разработка объективного анализа выдвигает также ряд технических проблем, как, например, обеспечение ввода информации в электронные вычислительные машины непосредственно от каналов связи, вывод результатов в графическом виде (карты) с автоматической передачей этих результатов по линиям связи и т. п. ПРОГНОЗ ПОГОДЫ Создание надежных методов прогноза является одной из главных задач метеорологии. Хотя качество прогнозов в настоящее время все еще остается весьма низким, лозунг — «превратить прогностическую метеорологию в точную науку», провозглашенный около полувека назад, имеет под собой вполне реальную научную основу. Пути к созданию эффективных методов прогноза заключаются «прежде всего в переходе от качественных методов, господствующих сейчас в метеорологии, •к методам расчетным, количественым, опирающимся на применении гидродинамики и термодинамики к изучению процессов в .метеорологии. Атмосферные процессы происходят в соответствии с законами физики. Эти законы, облеченные в математическую форму, выражаются в виде системы уравнений гидродинамики и термодинамики. Если бы удалось решить эту систему уравнений, то оказалось бы возможным, отправляясь от распределения в некоторый момент времени метеорологических элементов (давления, температуры, ветра и др.), рассчитать изменения этих элементов в последующий период. Однако решение такой задачи крайне трудно осуществить: атмосфера представляет собой сложную динамическую систему с большим числом действующих факторов. Неудивительно, что попытки рассчитать на подобной основе прогноз погоды, предпринятые еще 40 лет назад, потерпели неудачу. Причины ее были весьма разнообразными. Наряду с математическими трудностями сыграли роль и недостаточность данньгх наблюдений: в те годы метеорологи производили наблюдения лишь у поверхности земли и почти не имели сведений о состоянии атмосферы на различных высотах, В то время были несовершенны вычислительные средства, не были достаточно разработаны математические методы решения подобных задач. Однако наиболее существенным препятствием оказалось недостаточное развитие теоретической метеорологии в тот период. Прошло около 20 лет, пока метеорологи научились рационально ставить задачу о прогнозе. За это время был получен ряд важных теоретических и прак. тических результатов, значительно расширились представления о погодо- образующих процессах. Однако дальнейшее усовершенствование теории и особенно использование результатов теории на практике было существенно затруднено из-за несовершенства вычислительных средств. 247
Решение прогностических задач связано с проведением вычислений в столь значительном объеме, что осуществление этих расчетов вручную практически немьислимо. Поэтому теоретические результаты либо не использовались, либо использование их было неполноценным: исследователям приходилось значительно упрощать физическую схему явления, отказываться от учета ряда -важных погодообразующих факторов, применять грубые, приближенные способы решения задачи. Все это, несомненно, сказывалось на качестве получаемых результатов. Узкая техническая -база, таким образом, существенно тормозила развитие метеорологической науки. Новый этап в создании гидродинамических методов прогноза погоды начался благодаря появлению быстродействующих электронных вычислительных машин. Применение современной вычислительной техники открыло большие перспективы развития теории прогноза и применения теоретических результатов на практике. Эти перспективы не ограничиваются только возможностью осуществлять расчетьь прогнозов в сжатые сроки, удовлетворяющие потребностям практики. Прогресс в этой области обусловлен прежде всего появляющейся возможностью применять более эффективные математические методы решения задачи, решать более сложные задачи, а следовательно', учитывать большее число погодообразующих факторов, приблизить теоретическую схему явления к условиям, существующим в атмосфере. Пожалуй, наиболее важным результатом использования электронных вычислительных машин в метеорологии является появление новых методов исследования атмосферных процессов— проведение так называемых «численных экспериментов». Дело в том, что в атмосфере за редким исключением практически невозможно поставить контролируемый эксперимент. Физик, желая изучить какие-либо явления, в большинстве случаев может провести опыт, результаты которого позволят судить о причинах возникновения данного явления и его характере. Метеоролог-прогнозист, как правило, лишен такой возможности и вынужден лишь терпеливо наблюдать за тем, что покажет ему природа. Поэтому в метеорологии особенно большое значение приобретает путь теоретического исследования. Путь этот заключается прежде всего в разработке различных теоретических схем изучаемого явления, схем, основывающихся на упоминавшейся выше системе уравнений. Решение соответствующих уравнений может быть осуществлено численньими методами с помощью вычислительных машин. Сопоставляя результаты, полученные для разных вариантов схемы, с тем, что происходит в атмосфере, можно сделать выводы о причинах тех или иных метеорологических явлений, о влиянии разных факторов на характер развития процесса, о правильности наших гипотез и т. п. Исследования такого типа позволяют глубже понять сущность атмосферных процессов, дать математическую формулировку некоторых, еще недостаточно изученных явлений (например, процессов образования и эволюции облачности, выпадения осадков и др.) и уточнить значения ряда важных параметров. Эти исследования указывают направление дальнейшего усовершенствования теории прогноза. Последнее десятилетие ознаменовалось интенсивным развитием численных методов прогноза. Были разработаны гидродинамические методы прогноза основных метеорологических полей — давления, температуры, ветра. Испытание первых, сравнительно простых схем численного прогноза показало, что эти схемы не уступают по качеству результатов синоптическим методам прогноза. В течение последних лет карты давления регулярно прогнозируются численньими методами в оперативных условиях метеорологическим вычислительным центром при Вашингтонском бюро погоды (Joint Numerical Weather Prediction Unit), рассчитанные карты используются синоптиками в качестве вспомогательного мате- 248
риала для составления прогноза погоды. Оперативная работа численными методами ведется также в Швеции, Англии, Япо-нии. В СССР проводится оперативное испытание численных схем шрог.ноза. Метеорологические службы США и Англии оснастили свом центральные прогностические органы современными универсальными электронными вычислительными машинами, что позволило быстрыми темпами осуществлять испытание новых методов и обеспечить оперативное составление прогнозов численными методами. Интенсивное развитие количественных методов прогноза отнюдь не означает, что в ближайшие годы эти методы полностью заменят качественные, синоптические. По-видимому, хотя гидродинамические методы прогноза и освободят прогнозиста от предсказания ряда метеорологических элементов, на долю синоптических методов 'придется большой объем работьи. Можно полагать, что прогностическая метеорология недалекого 'будущего явится результатом рационального сочетания количественные и качественных методов. Поэтому большое значение имеет также применение кибернетики в области синоптических приемов предсказания. Разработка алгоритмов, позволяющих производить качественные оценки развития -процессов, учитывать местные условия и т. »п., использование для этих целей современной вычислительной техники могут сыграть большую роль в объективизации и усовершенствовании методов прогноза. Особенно большое поле применения кибернетики открывается в области синоптических методов долгосрочного прогйоза. Последние основываются на широком использовании различных статистических связей, обнаружении аналогичности в развитии атмосферных процессов в разные (периоды» и т. п. Подобные приемы прогноза требуют анализа большого материала .наблюдений, причем характер анализа в настоящее время зависит в значительной степени от субъективных оценок. Использование принципов кибернетики, применение со- в;ременной вычислительно-информационной техники может способствовать усовершенствованию таких качественных методов прогноза, объективизации их? обнаружению новых закономерностей, широкому развитию статистических методов прогноза. Наряду с прогнозами погоды важную роль играют и некоторые другие виды прогнозов, в первую очередь гидрологические и морские прогнозы. До последнего времени подобные прогнозы составлялись преимущественно статистическими методами. Однако за последние годьг и в этой области появились перспективы) применения новых методов прогноза. Процессы движения воды в руслах рек, морские течения и другие явления, представляющие объект гидрологических и морских прогнозов, описываются системой уравнений гидродинамики. Опыт решения соответствующих уравнений с помощью электропных вычислительных машин и моделирующих устройств свидетельствует о возможпости успешного применения гидродинамических методов прогноза движения паводочной волны в реках, разлива рек, наводнений и т. п. Сказанное выше позволяет сделать вывод о тем, какую важную роль должно играть применение кибернетики и новейших вычислительных средств в области теории и практики прогноза. РАСПРОСТРАНЕНИЕ ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОГНОЗОВ ПРИ УПРАВЛЕНИИ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ В свете изложенного выше вырисовывается следующая схема сбора, обработки и распространения материалов метеорологических наблюдений, составления прогнозов и обеспечения потребителей прогностической информацией: а) наблюдения должны производиться аппаратурой, автматически 249
*m регистрирующей результаты измерений и передающей их в центры сбора информации; б) в центрах* сбора на электронных вычислительных машинах должна осуществляться обработка данных наблюдений, результаты объективного анализа должны быть -получены как в виде цифрового материала, так и в графическом виде (карты); в) в метеорологическом вычислительном центре должен осуществляться расчет 'прогноза основных метеорологических элементов (давление, температура, скорость ветра и -некоторые другие); г) полученная информация должна автоматически (по линиям связи) поступать к потребителям. По характеру использования информация может быть разделена н«а две группы. К первой группе следует отнести ту часть информации, которой должны пользоваться многочисленные прогностические органы на периферии. К этой группе информации относятся в первую очередь материалы наблюдений, подвергающихся первичной обработке (объективному анализу), а также определенная прогностическая информация (например, прогноз будущего поля давления, температуры и др.)- Эти материалы будут использоваться периферийными подразделениями для составления прогноза по данной территории с учетом ее географических особенностей и применительно к специфике запросов местных потребителей. Распространение данных в картографическом виде позволит, по- видимому, сократить объем передач цифрового материала (например, отказаться от трансляции ряда сводок) и освободить синоптиков периферийных органов от большой работы по обработке и анализу инфор- мации. В пользу этого предположения свидетельствует имеющийся опыт передачи по фототелеграфу из Центрального института прогнозов ряда карт погоды, составленных и проанализированных вручную. Ко второй группе относится информация, содержащая различные типы прогнозов погоды. Эта информация должна быть доведена до сведения заинтересованных организаций, принадлежащих « самым разнообразным отраслям народного хозяйства. Процесс распространения прогнозов в настоящее время механизирован и автоматизирован крайне слабо; необходимость ускорить получение прогнозов потребителями очевидна. Поэтому на очередь становится проблема создания автоматически управляемой системы обеспечения народного хозяйства прогностической информацией. Наряду с принятой в настоящее время практикой использования прогнозов можно говорить также и о непосредственном автоматизированном учете прогностической информации при регулировании отдельных процессов в народном хозяйстве. Приведем некоторые примеры. Одним из важных вопросов проблемы планирования воздушных перевозок и управления полетами самолетов является создание автоматической системы, регулирующей и планирующей полеты. При разработке таких автоматических систем важным элементом явится использование метеорологической информации. Создание автоматической системы для проведения метеорологических наблюдений и для расчета прогноза погоды по трассам дало бы возможность существенно корректировать как планирование перелетов, так и их ход. Строительство крупных гидроэлектростанций приводит к значительному изменению режима движения воды в руслах рек. Существенным является то обстоятельство, что сброс воды у водосливной плотишь» производится неравномерно в течение суток; эта неравномерность связана с различными причинами, среди которых одной из главных является колебание нагрузки энергосистемы. В результате возникают весьма значительные изменения уровня воды на большом участке реки. Точный прогноз изменений уровня и движения возникающих волн в реке оказывается очень важным для планирования .и проведения работ некоторых 250
отраслей народного хозяйства, особенно речного флота. Поэтому создание системы, автоматически использующей данные о режиме сброса водьи на гидроэлектростанции и рассчитывающей пролноз уровней, .позволит рационально регулировать работу заинтересованных организаций. Пр,и строительстве гидроэлектростанций существенную роль играет определение требуемого объема водохранилища и высоты плотины. В течение длительного (периода эти параметры определялись на основе многолетних (климатических) данных о притоке воды к данному участку реки. Практика последних лет показала, что на основании гидрологических .прогнозов притока водьи в водохранилище можно заблаговременно регулировать сброс 'воды через водосливную плотину таким образом, чтобы цостоянно поддерживать необходимый уровень воды в водохранилище. В результате оказывается возможным уменьшить «запас ороч- ности», определенный на основе климатических данных, т. е. сократить объем водохранилища и .плотины, а, следовательно, и сэкономить капиталовложения. Создание автоматической системы, осуществляющей гидрометеорологические наблюдения, рассчитывающей гидрологический .прогноз более надежными и точными методами (с использованием электронных вычислительные машин) и регулирующей на основе этих прогнозов сброс воды обусловило бы дальнейший прогресс в этой области. УПРАВЛЕНИЕ ПОГОДОЙ Проблема управления «погодой издавна интересует человека. Предпосылками к решению этой проблемы должны явиться развитие количественной теории различных метеорологических явлений, создание количественных методов прогноза, развития атмосферных процессов, широкие экспериментальные работы по активнохму воздействию. Можно говорить о двух путях управления «погодными .процессами. Первый путь — это непосредственное преодоление тех или иных метеорологических явлений. Вряд ли он окажется реальным в ближайшем будущем. Развитие .метеорологических процессов связано с затратой огромной энергии: достаточно указать, что на такое обыденное для нас явление, как образование и развитие кучевого облака в летний день, расходуется количество энергии, в несколько раз превышающее энергию, вырабатываемую за то же время Волжской ГЭС им. В. И, Ленина. Второй -путь заключается в попытках «вмешаться» в развитие атмосферных процессов, .направить их ход в 'нужном направлении. Особенностью метеорологических объектов является то, что они часто находятся на грани устойчивого состояния. Может оказаться, что достаточно небольшого импульса для перехода к неустойчивому состоянию, для изменения характера и даже направления развития процесса. Изучение таких квазинеустойчивых состояний, отыскание «путей воздействия и является в настоящее время основным разделом работ по управлению погодой. Наиболее характерным примером в* этой области являются работы по искусственным воздействиям на облака и туманы с целью их рассеяния и образования осадков. Задача эта крайне трудна, однако, как «пишет В. Я. Никандров, «уже изучены .некоторые пути, позволяющие осуществлять значительные качественные изменения в процессах развития существующих облаков и туманов с малыми затратами энергии, что достигается «путем локальных воздействий на элементарные процессы (стимуляция фазовых и микроструктурных изменений)» [Л. 10]. ЛИТЕРАТУРА 1. Блинова Е. Н., Гидродинамическая теория волн давления, температурных волн и центров действия атмосферы», ДАН СССР, 1943, 39, № 7. 2. Блинова Е. Н., Метод решения нелинейной задачи об атмосферных движениях планетарного масштаба, ДАН СССР, 1956, 110, № 6. 251
3. Блинова Е. Н., Гидродинамический прогноз среднемесячной аномалии температуры для северного полушария с использованием данных Международного геофизического года, ДАН СССР, 1960, 131, № 2. |4. Г а н д и н Л. С, Расчетные методы анализа карт, Труды Главной геофизической обсерватории, 1959, вып. 99. 5. К и б е л ь И. А., Введение в гидродинамические методы краткосрочного прогноза погоды, Гостехиздат, 1957. 6. Любимов А. Н., Биркган А. Ю., Предвычисление карты AT 500 на электронной цифровой машине «Стрела», Изв. АН СССР, серия геофизическая, 1958, № 1. , 7. М а ш к о в и ч С. А., О прогнозе атмосферного давления с помощью быстродействующих электронных вычислительных машин, ДАН СССР, 1957, 112, № 2. 8. Маш ков и ч С. А., Теоретическая модель для изучения формирования общей циркуляции атмосферы и климатических полей метеоэлементов, Труды Центрального института прогнозов, 1958, вып. 78. # 9. М у с а е л я н Ш. А., X е й ф е ц Я. М., Применение электронной вычислительной машшый «Погода» к .прогнозу среднемесячной аномалии температуры, «Метеорология и гидрология», 1958, № 2. 10. (Ни к а н д р о в В. Я-, Искусственные воздействия на облака и туманы, Гидрометеоиздат, 1959. 11. «Численные методы прогноза» (сборник переводных статей), под ред. Л. С. Гандина и А. С. Дубова, Гидрометеоиздат, 1960. 12. Ю д и н М. И., О прогнозе поля давления численными методами, Труды Главной геофизической обсерватории, 1957, вып. 71. 13. В 1 i n о v а Е. N., К i b е 1 J. A., Hydrodynamical methods of the short and long-range weather forecasting in USS'R, Tellus., 1957, v. 9, № 4. 14. Bergtorsson P., Doos B. R., (Numerical weather map analysis, Tellus, 1955, v. 7, № 3. 15. Best W. M., Differences in numerical prognoses resulting from differences in analysis, Tellus, 1956, v. 8, № 3. 16. iB e d i en t H. A., Cressman J. P., An experiment in automatic data processing, Monthly Weather, Review, 1957, v. 85, № 10. 17. iDod's B. iR., Automation of 500 m forecasts through successive numerical map analysis, Tellus/ 1956, v. 8, № 1. 18. Phillips N., The general circulation of the atmosphere: a numerical experiment, Quart. Journ. of Royal Met. Soc, 1956, v. 82, № 352. Г. Э. ВЛЭДУЦ КИБЕРНЕТИКА И ХИМИЯ Машины и устройства, созданные на основе кибернетических представлений, начинают применяться в самых различных областях науки. Особое значение имеет дальнейшее проникновение средств и методов кибернетики в сферу деятельности различных отраслей естественных4 наук. Такое проникновение сможет привести к невиданному ранее росту производительности научно-исследовательского труда, а также к максимально эффективному'применению [результатов исследований в соответствующих областях техники. Поэтому применение кибернетических средств и методов в конкретных отраслях естественных наук имеет исключительно 'важное общенаучное и народнохозяйственное значение. Замечательные перспективы, открывающиеся благодаря достижениям кибернетики в деле резкого ускорения темпов развития важнейших отраслей естественных наук, легко проиллюстрировать на примере химии. Химия как наука характеризуется в 'первую очередь наличием огромного запаса сведений, касающихся свойств и превращений химических соединений. Среди всех отраслей естественных наук химия, в особенности органическая, занимает одно из первых мест по количеству накопленной информации. Достаточно сказать, что химическая литература составляет примерно одну треть всей напечатанной до сих пор -научной литературы. 252
Число описанных в настоящее время химических соединений приближается к внушительной цифре — одному миллиону, а количество различных процессов взаимного 'превращения этих соединений друг в друга, т. е. количество известных химических реакций, достигает многих миллионов. Сведения об этих реакциях и получаемых в их результате соединениях, так же как и сведения о конкретных условиях и методике их проведения вместе с описанием технологии 'производства различных соединений, представляют значительный теоретический и практический интерес. Наряду с физико-химическими свойствами соединений в последнее Ефемя все более важную роль стали играть их биологические и физиологические свойства. Одно и то же соединение, например, может быть испытано в различных условиях по отношению к самым разнообразным живым организмам для выявления самых различных видов физиологической активности. Все результаты подобных испытаний представляют большой научный и практический интерес. Вместе с тем легко 'понять, что множество самой разнообразной информации, с которой приходится иметь дело химику, в настоящее время стало чрезвычайно трудно обозримым. Разобраться в заданное время в этом «море» информации при 'помощи традиционных «ручных» средств стало практически невозможным делом. Поэтому возникла необходимость в применении принципиально новых средств обработки научной информации. Именно такие средства и разрабатываются в настоящее время кибернетикой. Следует отметить, 'что богатство описательного фактического материала химии объясняется не только разнообразием и богатством химических форм существования материи, но прежде всего той относительной легкостью, с которой могут быть получены новые сведения в этой области. Речь идет об относительно 'высоком «коэффициенте полезного действия» химических исследований с точки зрения объема получаемых сведений. Если, например, произвести физический эксперимент, состоящий в измерении характеристик некоторой электрической схемы, собранной из определенного числа известных нам элементов такого типа, как, «например, сопротивления, конденсаторы и т. д., то очевидно, что вопрос о целесообразности хранения полученных при этом данных даже не возникает. Все результаты измерений можно предсказать на основе простых законов электротехники. В отличие от этого химик-органик, например, путем смешения какого-либо из многочисленных органических оснований с каким-либо из не менее многочисленных органических кислот после ряда несложных стандартных операций может получить новое химическое соединение — соответствующую соль. Важно отметить, что все физические константы полученной соли, начиная с ее плотное!и, точки плавления, коэффициента рефракции- и т. д., безусловно интересны с точки зрения их хранения и распространения, поскольку пока что нет практически никакой возможности вывести эти сведения из значений констант исходных веществ. Даже простой процесс смешения двух жидких химических соединений будет характеризоваться рядом таких величин, как, например, теплота смешения, объемный коэффициент сжатия, упругость паров над смесью и т. д., которые также не могут быть заранее вычислены; в силу этого обстоятельства данный простой процесс может явиться источником большого количества научной информации, которую целесообразно хранить и распространять. Из этого примера следует, что насыщенность химии конкретными сведениями о разнообразных свойствах и превращениях химических соединений обусловлена прежде всего преимущественно эмпирическим характером химических сведений, т. е. отсутствием достаточно надежных дедуктивных методов, на основе которых можно получить нужные нам 253
сведения из некоторых сравнительно немногочисленных основных фактов. В 'конечном счете это приводит к тому, что в химии требованию целесообразности хранения удовлетворяют сведения, полученные в результате менее трудоемкой исследовательской работы, чем это имеет место, .например, в различных отраслях физики. Вместе с тем изобилие сведений, которыми химия располагает уже в настоящее время, ни в коей мере не свидетельствует о достаточно полной разработанности каких бы то ни было отдельных областей ее. Наоборот, трудно назвать такую область химии, которая не изобиловала бы множеством «белых -пятен», которые еще предстоит заполнять в результате будущих исследований. Даже число описанных химических соединений, несмотря на его внушительность, представляет собой лишь незначительную долю числа возможных соединений. Так, например, общее число известных соединений, состав молекулы которых описывается формулой СцНю№02, 'равняется Г25, в то время как по самым скромным оценкам ожидаемое число соединений этой формулы, которые могут быть получены и станут описываться, составляет много десятков тысяч. Таким образом, в будущем не только не следует ожидать уменьшения темпов роста запаса химической информации, но, -наоборот, следует считаться с резким усилением потока химической научно-технической информации, в особенности если учесть все возрастающую роль химии в социалистическом народном хозяйстве в свете последних постановлений партии и правительства. При решении теоретической или 'прикладной проблемы в химии, так же как и в любой другой отрасли -науки, прежде всего необходимо познакомиться со всеми теми результатами предыдущих исследований, которые имеют отношение 'к решаемой проблеме. Таким образом, при первых шагах любого химического исследования возникает вопрос о поиске необходимой информации. Вместе с тем легко понять на основе сказанного выше, с какими трудностями связаны в настоящее время информационные поиски в химии, несмотря на наличие таких традиционных вспомогательных средств, как справочники, реферативные журналы и их указатели. Как показали результаты недавно проведенного в США статистического изучения баланса рабочего времени химика- исследователя, на долю -поисков необходимой научной информации в среднем приходится 3-3,4% общего рабочего времени, причем эга величина в отдельных случаях достигает 61,4% [Л. 1]. В связи со все возрастающим числом химических научных публикаций и всего запаса химической информации, очевидно, будет расти и время, затрачиваемое на информационную работу, и химик-исследователь окажется не в состоянии заниматься экспериментальной работой, ©ели не будут использованы новые несравненно более эффективные средства поиска и переработки научной информации, -разрабатываемые в настоящее время -на основе достижений кибернетики. При этом дело не только в большой затрате высококвалифицированного труда и материальных средств, направленных на решение информационных задач. Не менее важно, что, несмотря на это, в настоящее время в своей повседневной работе химики фактически ограничиваются сравнительно неполным просмотром сведений, о чем свидетельствуют хотя бы нередкие еще случаи повторения описанных уже в литературе работ. Тщательные информационные поиски и углубленное изучение и сопоставление всех сведений, имеющих отношение к определенной проблеме, потребовали бы в случае применения традиционных неавтоматических методов столь значительные усилия, что они становятся практически невыполнимыми. Таким образом происходит снижение эффективности научно-исследовательской работы в целом из-за недостаточно многостороннего и поэтому недостаточно продуктивного использования 254
имеющейся информации. Вследствие этого задерживается достижение важных практических результатов и тормозится их внедрение в (промышленность. Вопросы .автоматизации информационных поисков возникают не только в химии. Современный уровень развития -и специализации большинства отраслей естествознания 'неизбежно приводит к весьма значительному и быстро возрастающему объему накапливающейся научной и технической информации. Поэтому в настоящее время специалисты самых различных профилей проявляют исключительный интерес к вопросам автоматизации информационных поисков, к вопросу о создании информационных машин. Проблема создания информационных машин теснейшим образом связана с проблемой создания информационных языков и с другими лингвистическими проблемами кибернетики. В частности, с точки зрения автоматизации информационных поисков в химии первостепенное значение имеет создание 'машинного языка для химии, при помощи которого можно было бы выразить различные виды химических сведений з форме, пригодной для машинного 'поиска и других видов машинной переработки информации. Дело в том, что возможность автоматизации информационных -поисков зависит от возможности алгоритмизации операций «по сопоставлению содержания элементов информации, хранимых в памяти машины, с содержанием задаваемых вопросов, предварительно также переведенных на машинный язык. Чем -более приспособлен машинный язык для производства этих операций, тем 'более совершенными 'будут алгоритмы и 'программы поиска информации и тем быстрее машина будет вырабатывать ответы на введенные в «ее 'поисковые 'Предписания. Естественно, что в химии в первую очередь встал вопрос о разработке машинного языка для основных видов химических сведений, а именно сведений о химических соединениях и химических реакциях. Для успешного решения этой задачи решающую роль сыграло то обстоятельство, что в химии уже давно сложился некий общепринятый символический «язык», на котором химики успешно описывают наиболее важные из наблюдаемых ими явлений. Таким язы-ком является язык структурных формул химических соединений, представляющих собой плоскостные или расположенные в пространстве сетки (графы), составленные из атомных символов химических элементов. Для того чтобы язык структурных формул стал пригодным для производства машинных операций, необходимо линеаризовать его. т. е. разработать метод представления структурных формул в виде определенных линейных (укладывающихся в строку) последовательностей симоволов. Примечательной особенностью некоторых разработанных в последнее время систем линейной записи структурных формул химических соединений является то, что процесс перевода структурных формул в линейную запись осуществляется самой машиной. Таким образом, химики, снабжающие машину информацией равно как и химики-потребители информации, задающие машине вопросы, могут совершенно не знать машинного языка {Л. 2]. Первые результаты в области автоматизации поисков химической информации были получены при помощи больших быстродействующих электронных вычислительных машин универсального типа. На этих машинах, которые -правильнее было бы назвать быстродействующими машинами по переработке информации, успешно выполнены эксперименты поиска информации о химических соединениях по структурным признакам. Задача заключалась в поиске информации о всех химических соединениях, обладающих заданными в вопросе структурными особенностями. В частности, производился поиск всех соединений, содер- 255
жащих в молекуле определенные группировки атомов, или так называемые характерные «фрагменты структуры», указанные в поисковом предписании [Л. 3]. f Отметим, что выполнение подобного рода поисков при помощи справочников или указателей либо чрезвычайно затруднительно, либо чаще всего практически невозможно [Л. 4]. Важность задачи поиска классов соединений по фрагментам структуры объясняется тем, что один из основных «приемов констатации химических закономерностей состоит в том, что некоторым фрагментам структуры приписывается роль носителей определенных специфических свойств, в 'частности физических свойств (например, спектральных), химических свойств, т. е. -реакционной способности или .биологических свойств (например, физиологической активности соединений). Поэтому в процессе установления -подобных закономерностей часто приходится проводить поиски классов соединений, задаваемых -различными структурными признаками, чтобы -получить подтверждение или опровержение некоторой выдвигаемой гипотезы о существовании «корреляции между определенными свойствами и структурными фрагментами [Л. 5]. )В упомянутых выше экспериментах информация о химических соединениях в виде линейных шифров структурных формул соединений записывалась на магнитной ленте вместе с порядковыми номерами и названиями соединений. Магнитная лента 'присоединялась к цифровой электронной вычислительной машине, способной выполнять около 2,5 млн. элементарных операций (сложений, вычитаний, сравнений) в 1 мин. Поисковое предписание в виде зашифрованного таким же образом структурного фрагмента кодировалось на перфокарте, которая также вводилась в машину вместе со стандартной программой поисков. После нажатия пусковой кнопки машина начинала «просматривать» последовательно «все записи на магнитной ленте и сравнивать шифры соединений с шифром структурного фрагмента, заданного в вопросе. Путем -ряда преобразований, включающих в среднем для каждой просматриваемой записи около 1 200 элементарных логических операций, машина устанавливала наличие или отсутствие искомого фрагмента в данном соединении и в конечном счете печатала порядковые номера или названия соединений, удовлетворяющих поисковому предписанию. Вся операция от момента ввода вопроса до получения напечатанного ответа в случае поиска среди 10 000 соединений заняла около одной минуты. В другой работе на магнитных лентах накапливались сведения, взятые непосредственно из лабораторных журналов различных отделов исследовательской лаборатории. Из одного отдела поступали сведения о строении и физико-химических свойствах вновь синтезированных соединений, из другого отдела— сведения об испытаниях биологической активности этих соединений. Основываясь на этом запасе сведений, машина автоматически печатала «обзорные отчеты» по такого рода вопросам, как, например, на каких видах физиологической активности было испытано определенное индивидуальное соединение, какие соединения дали положительные результаты при испытании на один вид физиологической активности, но вместе с тем отрицательные результаты, по другому виду активности, какой вид биологической активности является общим для всех соединений, содержащих определенный заданный фрагмент структуры, и т. д. В этом случае машина печатала не только названия или порядковые номера соединений, но и их структурные формулы [Л. 6]. Эти эксперименты хотя и представляют собой по существу лишь первые шаги на пути автоматизации информационных поисков в химии, уже убедительно показывают огромные преимущества и значительный 256
экономический эффект, который может дать применение кибернетических машин для этих целей. Если для экспериментальных работ в этой области вполне целесообразно применение электронных вычислительных 'машин универсального типа, то для достижения дальнейших результатов, имеющих 'большое 'практическое значение, необходимо создать специализированные информационные машины. Главные отличительные особенности этих машин должны заключаться в наличии у них специализированных решающих устройств и весьма значительных объемов долговременной 'машинной памяти. Специализированные решающие устройства информационных машин, основанные на специальных схемах, должны выполнять с большой скоростью наиболее 'часто встречающиеся операторы, входящие в состав алгоритмов решения .информационно-логических задач. Эти устройства будут играть в работе информационно-логических машин роль, аналогичную той, которую играют в современных электронных вычислительных машинах различные быстродействующие арифметические устройства (сумматоры, множительные и делительные устройства). Очень большие объемы долговременной и быстродействующей (так называемой внутренней) машинной памяти -необходимы для хранения огромных объемов научной (и в частности, химической) информации, которые накоплены и продолжают накапливаться. Магнитные ленты и диски, применяемые в качестве внешних запоминающих устройств современных электронных вычислительных машин, обладают весьма существенным недостатком, обусловленным необходимостью механического движения (перемотка ленты, вращение дисков) при считывании информации, что в значительной мер-е ограничивает скорость считывания. Поэтому в настоящее время интенсивно разрабатываются с применением несколько различных физических и физико-химических принципов вопросы создания таких видов машинной памяти, которые спосо'бны к долговременному хранению очень больших массивов информации в малом объеме и работают без .механического движения на основе, например, чисто электрических принципов считывания. Одновременно с техническими вопросами в настоящее время всесторонне разрабатываются также теоретические проблемы, связанные с расширением химического информационного языка, что позволит ставить и решать на машинах зада'чи поиска других видов химической информации. Закончена, в 'Частности, разработка машинного языка для области сведений о химических реакциях [Л. 7]. Это открывает возможность проведения при помощи машин самых разнообразных информационных поисков в о'бласти сведений о химических свойствах и способах получения соединений. Особенно интересна в этом отношении задача выбора среди всех описанных в литературе конкретных реакций оптимального пути синтеза некоторого заданного химического соединения. Работу по расширению химического информационного языка необходимо продолжать с тем, чтобы наряду со сведениями о химических соединениях, их свойствах и реакциях можно было выразить в нем также сведения о свойствах и поведении всевозможных физико-химических систем, а также о механизме химических реакций и о технических средствах их осуществления. Таким образом, можно 'будет охватить постепенно все многообразие сведений, с которыми приходите» иметь дело в самых различных областях химической науки и техники и до'биться соответствующего расширения круга поисковых задач, решаемых при помощи информационных машин. Вместе с тем на основе кибернетических представлений возникает проблема создания таких информационных машин более высокого класса, которые могли бы автоматизировать не только процессы быстрого отыскания сведений, но и некоторые часто встречающиеся процессы вы- 17—572 257
работки на основе этих сведений определенных выводов. Устройства подобного типа принято называть «информационно-логическими» машинами. В действительности трудно провести резкую грань между чисто информационными и так называемыми информационно-логическими задачами. Анализ показывает, что отбор элементов информации, представляющих интерес с точки зрения решения- некоторой задачи, неразрывно связан с нащупыванием путей решения этой задачи. Поэтому для1 эффективного моделирования процессов умственного труда, которые производит 'человек при информационных -поисках, необходимо, чтобы информационная машина была приспособлена к достаточно эффективному логическому преобразованию всей совокупности информации, записанной «в ее памяти. Примером информационно-логической задачи, пути решения которой в настоящее в^емя уже достаточно ясны, является задача определения ожидаемой реакции, которая должна протекать между двумя заданными соединениями. Решение этой информационно-логической задачи уже связано с моделированием некоторых важных сторон так называемого «химического мышления», основанного :на структурных аналогиях. Таким же путем машина сможет решить задачу выбора оптимального (с точки зрения ряда заданных 'признаков) пути синтеза некоторого еще не описанного в литературе химического соединения. Можно показать, что машина, следуя единому для этого последнего «класса задач алгоритму, сводящемуся ко многократному повторению нескольких типов «стандартных» операций над структурными формулами, сможет на основе записанных в ее памяти химических аналогий 'построить всевозможные цепочки реакций, ведущих к получению желаемого соединения. Найденные таким способом возможные цепочки синтеза машина будет сравнивать между собой, и таким образом она сможет выбрать один или несколько наиболее правдоподобных путей синтеза, наилучшим образом удовлетворяющих заданным условиям. Естественно, что выводы, выработанные таким образом машиной, •представляют собой некоторые наиболее правдоподобные рабочие гипотезы, подлежащие экспериментальной проверке, так же как и предположения, к которым приходят обычно сами химики в результате своих рассуждений, основанных на качественных или полуколи'чественных представлениях. Однако польза, которую информационно-логические машины смогут принести при решении подобных задач, будет заключаться не только в том, что они освободят химиков от кропотливой работы >по отысканию сведений -и их -последующему внимательному изучению и сопоставлению, но не в меньшей мере и в том, что выводы, вырабатываемые машинами, будут основываться на максимально полном использовании всего богат- ства сведений,,записанных в памяти машины, а не на сравнительно малом запасе информации, доступном индивидуальной человеческой памяти. Поэтому качество ответов, вырабатываемых машиной, должно быть более высоким по сравнению с решениями, к которым обычно приходят химики в большинстве случаев на основе личной эрудиции и только весьма неполного изучения химической литературы. Приведенные примеры задач, -которые будут решаться при помощи информационно-логической машины, показывают, что 'применение подобной машины может заменить для все более широкой категории задач кропотливый и трудоемкий процесс работы химика (и любого другого ученого) с литературой, причем машина выполнит эту работу при полном использовании всего богатства сведений, которыми располагает химическая наука, что уже в настоящее время практически недоступно че- 258
ловеку. Высокие скорости переработки информации и способность машины точно запоминать практически неограниченный за'пас сведений 'послужат, таким образом, источниками колоссальной экономии высококвалифицированного интеллектуального труда. Следует отметить, что поскольку машина будет обладать одновременно всеми 'качествами, присущими современным быстродействующим цифровым электронным вычислительным машинам, ее применение откроет широкие возможности в деле сочетания при решении различных химических задач качественных методов и точных расчетных методов. По мере развития самих расчетных методов химии в программы решения самых различных химических задач можно будет включать все большее число подпрограмм чисто вычислительного характера. Следовательно, машина поможет довести до практического применения имеющиеся достижения в области расчетных методов, которые обычно трудно воспринимаются большинством химиков, работающих в других областях. Важные источники дальнейшего повышения эффективности работы химической информационно-логической машины будут заключаться в ее способности к «обучению» и «самообучению». Например, если после получения ответов, выработанных машиной, на вопрос о путях синтеза некоторых соединений, мы введем в нее результаты экспериментальной проверки предложенных машиной путей синтеза, то машина сможет осуществить автоматическую корректировку записанных в ее памяти данных, касающихся условий применимости тех или иных типов реакций. Это значит, что степень достоверности ответов, вырабатываемых машиной на вопросы подобного типа, будет постепенно повышаться. Важным с точки зрения решения всех информационно-логических задач, касающихся области сведений о химических реакциях, представляется запись в память машины имеющихся в литературе достоверных сведений о термодинамике, кинетике и механизме химических реакций с тем, чтобы они также были бы вовлечены' в сферу логических операций машины. Постепенное расширение круга сведений, которые буду г записываться в память химической информационной машины, и параллельное усовершенствование технических возможностей ее решающих устройств, а также различных видов машинной памяти приведут ко все большему расширению сферы решаемых задач. Таким образом, машины все в большей мере будут выполнять, наряду с первоначальными справочными функциями, функции добросовестного и неутомимого консультанта высокой квалификации. Постепенное повышение «квалификации» информационно-логической машины приведет 'к возможности выполнения машиной новых чрез- вычайно важных функций. Дело в том, что машина, обладающая способностью выработки выводов, вытекающих из сопоставления результатов различных работ, и одновременно наделенная способностью быстрого' просмотра и вовлечения в сферу логических операций всей совокупности сведений, записанных в ее памяти, приобретает способность выявления всех новых следствий и гипотез, потенциально заключенных в необозримом запасе информации, которой располагает в определенный момент данная отрасль науки, в частности, химия. Одновременно путем сопоставления всех выявленных таким образом возможностей для новых исследований машина сможет установить, какие именно из этих возможных направлений представляются наиболее перспективными, идущими по линии получения наиболее существенных результатов. Доводя эту линию развития до своего логического завершения, мы подходим к выводу, что на определенной высокой ступени своего развития, которая пока что представляется лишь отдаленной 17* 259
перспективой, информационно-логические машины по существу смогут" в значительной мере способствовать разумному управлению научно-исследовательской деятельностью в определенных областях естественных наук. Важность этой перспективы становится вполне ясной, если вспомнить, что, например, в химии в результате узкой специализации научных работников и проявляющегося иногда вследствие этого 'научного консерватизма и недостаточной 'способности к восприятию результатов и методов, разработанных в смежных областях, бывают еще случаи, когда годами разрабатываются второстепенные темы, з то время как замечательные потенциальные возможности, скрытые в результатах нескольких разрозненных работ, остаются не только неиспользованными, но и невыявленньгми. Вследствие этого в недрах библиотек остаются похороненными «составные части» замыслов тысяч потенциальных открытий до тех пор, пока они более или менее случайно не попадут вместе в сферу внимания исследователя, обладающего достаточно гибким умом. Как мы видели, применение и развитие средств и методов кибернетики смогут привести в конечном счете и к моделированию процессов умственного труда. Это отнюдь не означает, что кибернетика может привести к замене химика-исследователя машиной. Наоборот, роль кибернетических устройств будет заключаться в том, чтобы взять на себя все трудоемкие «стандартные», т. е. алгоритмически описанные виды умственной работы, и тем самым высвободить максимум времени химика-исследователя для еще более высоких форм творческой работы. Все это будет означать колоссальный рост производительности научного труда и приведет к таким практическим достижениям химии, о которых в настоящее время даже трудно догадываться. N Говоря о перспективах, открывающихся благодаря достижениям кибернетики в деле освобождения химиков-исследователей от «стандартных» видов умственного труда, нельзя не остановиться хотя бы кратко на не менее многообещающих аналогичных перспективах, связанных с применением кибернетических устройств для автоматизации многих стандартных видов «физического» труда, которыми приходится широко заниматься химикам-исследователям. Речь идет об определенных видах экспериментальной работы. * , Как известно, в химии более широко, чем в какой бы то ни было другой отрасли науки, применяются стандартные экспериментальные приемы, связанные с использованием сравнительно ограниченного набора большей частью стандартной экспериментальной аппаратуры. Дело в том, что в отличие, например, от физических опытов, переменным элементом которых чаще всего является сам экспериментальный прибор, в химических опытах в качестве переменных элементов в большинстве случаев выступают исследуемые вещества. В настоящее время в химическом и физико-химическом эксперименте применяются лишь немногие автоматические устройства, главным образом типа самопишущих измерительных приборов. Вместе с тем легко могут быть созданы автоматические приборы для осуществления таких столь часто встречающихся в химической практике операций, как перегонка, перекристаллизация, процессы проведения реакций при определенных заданных условиях, и многих других операций. Возможности как создания самих этих автоматических приборов, так и автоматического управления сложными агрегатами, составленными из них, убедительно подтверждаются хотя бы замечательным опытом, имеющимся в области автоматизации процессов химической технологии. Как известно, в настоящее время кибернетические устройства, при- 260
t меняющиеся в ряде химических производств, не только автоматически поддерживают заданные оптимальные значения параметров технологических процессов, обеспечивающих максимальные выходы производимых продуктов в условиях полной комплексной автоматизации производства, но и анализируют накопленную ими информацию об изменениях процессов под воздействием различных факторов и, таким образом, на основе принципа «самообучения» сами находят оптимальные режимы ведения процессов. Аналогичным образом, очевидно, могут быть составлены «поточные линии» из автоматических приборов для проведения различных химических экспериментов. Целесообразность создания подобных автоматических устройств диктуется тем обстоятельством, что химический эксперимент, имеющий дело со сравнительно медленно протекающими процессами, поглощает несметные количества времени большой армии высококвалифицированных хим-иков-исследователей, требуя от них больших навыков и особого умения наряду с большим напряжением внимания. Можно высказать предположение, что если бы удалось автоматизировать ' лишь наиболее стандартные участки химической экспериментальной работы, то за счет своего высвобожденного времени у многих химиков появились бы значительно большие возможности и стимулы направлять свои усилия на все еще наиболее отстающий участок химической науки— на развитие теории химических процессов. В отличие от вышеупомянутых производственных процессов при автоматизации процессов проведения экспериментальных работ в зависимости от особенностей данного конкретного эксперимента отдельные автоматические приборы должны будут взаимодействовать по-разному друг с другом. Кроме того, ведение эксперимента должно зависеть от частичных результатов, получаемых на отдельных его стадиях. Но средства и методы кибернетики дают возможность осуществлять все это благодаря применению автоматов с программным управлением. Таким образом вырисовывается увлекательная картина химической лаборатории будущего, в котором «умные» автоматы будут выполнять крупные серии тончайших и сложнейших экспериментов по некоторой заданной исследователем программе, автоматически регистрируя результаты эксперимента и занося наиболее существенные из них в долговременную память информационно-логических машин. Пусть эта картина в настоящее время покажется несколько утопичной, но она несомненно соответствует светлым перспективам развития науки в коммунистическом обществе, где больше всего будет цениться время и мозг человека- творца. Естественно, что не -следует при этом умалчивать о многочисленных технических и теоретических трудностях, которые еще должны быть преодолены для достижения этих целей. Однако именно такое направление работ представляется в настоящее время перспективным и, следовательно, требующим к себе внимания и всестороннего содействия. ЛИТЕРАТУРА 1. Н albert M. H., Ackoff R. L., Reprints of papers for the International Conference on Scientific Information, Washington, D. C, November 16—21, Area I, 1958, p. 87. 2. Г у т е н м a x e p Л. И., Влэдуц Г. Э., Перспективы применения в химии информационно-логических машин, в сб. «Проблемы высшего химического и технологического образования», доклады на симпозиуме на VIII Менделеевском съезде по общей и прикладной химии, Изд. АН СССР, 1959. 3. О р 1 е г A., Chemical and Engineering News, 1957, 35, № 33, 92. 4. В л э д у ц Г. Э., Некоторые вопросы научной информации в области химии. I. О путях усовершенствования химических указателей, изд. ВИНИТИ АН СССР, 1958. 261
5. Влэдуц Г. Э., Налимов В. В., Стяжкин Н. И., Успехи физических наук, 1959, 69, № Л, 13. 6. a) Waldo W. H, de Backer М., [Л. 1], Area 4, р. 49. b) Waldo W. H., Gor'don R. S., Porter J. D., American Documentation, 195в, 9, 28. 7. Влэдуц Г. Э., Финн В. К-, Проблематика создания машинного языка для органической химии, Сообщения лаборатории электромоделирования, выпуск 1, ВИНИТИ, 1960. В. А. ИЛЬИН ТЕЛЕАВТОМАТИКА И КИБЕРНЕТИКА ВВЕДЕНИЕ Для современного развития автоматизации характерны резкое расширение ее границ и качественный скачок, связанный с переходом от автоматизации отдельных станко,в, машин и агрегатов к комплексной автоматизации и телемеханизации. Система автоматического управления охватывает группу различных, но взаимосвязанных станков, машин, агрегатов, участвующих в едином производственном процессе. К таким системам относятся автоматические поточные линии, цехи, за»во!ды 'и (предприятия/-автоматы, промыслы, «системы транспорта и т. п., в которых могут быть автоматизированы не только основные, но и вспомогательные (процессы. Дальнейшим этапом развития комплексной автоматизации и телемеханизации должно быть объединение группы заводов, предприятий, объектов транспорта и т. in. в единый 'более крупный комплекс автоматически управляемых 'предприятий, участвующих во взаимосвязанных (процессах. Если для автоматизации отдельного агрегата или машины, выполняющей 1сра,внительно простые операции, необходим один или несколько автоматических регуляторов, программных устройств и т. п., то при комплексной автоматизации задача не решается простым увеличением количества автоматических устройств. Возникает необходимость в решении новых более сложных логических, вычислительных и других задач, связанных с оптимизацией производственного процесса по сводным (параметрам, с уменьшением влияния различных возмущений, вызванных влиянием внешних факторов, и т. д. Кроме того, с увеличением расстояний между отдельными управляемыми объектами, входящими -в производственный комплекс, часто занимающий значительное пространство или территорию, возникают специфические .проблемы автоматической передачи на расстояние результатов телеизмерения, телесигнализации, телеуправления и телерегулирования. Такие системы автоматического управления производственными и другими процессами, протекающими на большом пространстве, получили название телеавтоматических систем. В телеавтоматике изучаются комплексные системы, имеющие особенности систем телемеханики, с одной стороны, и систем автоматического управления — с другой. Естественно поэтому, что телеавтоматическая система должна удовлетворять требованиям автоматической передачи информации управления через протяженные каналы связи с определенной спецификой такого процесса и обеспечивать при этом рациональные способы автоматического управления производственным комплексом. Рассмотрим характерные особенности телемеханики и телеавтоматики. 262
} , V ТЕЛЕМЕХАНИКА В ряде отраслей народного хозяйства многие машины и агрегаты, участвуя в едином производственном (процессе, расположены от пункта управления или между собой на расстояниях от нескольких километров до сотен и тысяч километров. К таким отраслям относятся энергосистемы, железнодорожный, воздушный и водный транспорт, нефтепромыслы, крупные заводы, шахты и ирригационные системы, трубопроводы, коммунальное хозяйство городов и т. п. На начальных этапах развития подобных систем повышение оперативности и эффективности работы в ряде случаев достигалось введением диспетчерской службы, оборудованной телефонной связью. Такая диспетчерская служба требует на 'местных объектах дежурного персонала и только частично повышает эффективность 'работы. Качественно новый результат может быть получен при использовании методов и средств телемеханики: телеуправления, телесигнализации, телеизмерения и телерегулирования, позволяющих эксплуатировать объекты управления без дежурного персонала. Если автоматизация повышает производительность труда и эффективность работы машин, расположенных на небольших расстояниях, то при телемеханизации системы машин, занимающие большие пространства, объединяются в единые производственные комплексы с централизованным управлением. Это создает условия для дальнейшего совершенствования производства. Для эффективной телемеханизации, как правило, необходим определенный уровень автоматизации местных объектов, так же как предварительным условием автоматизации должна быть механизация процессов. В связи с этим естественна определенная последовательность в развитии автоматизации и телемеханизации производства, примерно так же-, как при механизации и автоматизации. ;В системах телемеханики сам диспетчер осуществляет контроль и управление объектами на расстоянии с помощью технических средств телемеханики. Дальнейшим этапом развития должен быть переход к телеавтоматическим системам с частичной или полной заменой диспетчера автоматическими устройствами и вычислительными машинами. Телемеханизация до последних лет развивалась главным образом применительно к сравнительно крупньш сосредоточенным объектам и в Советском Союзе получила наиболее широкое применение в энергосистемах. Разрабатывались методы и технические средства для управления с диспетчерского пункта такими крупными объектами, как электрические станции, высоковольтные подстанции. На каждом сравнительно крупном контролируемом или телеуправляемом объекте цри этом часто устанавливается несколько различных устройств телемеханики, соединяемых с диспетчерским пунктом отдельными каналами или линиями. С развитием методов управления производственными процессами возникает задача автоматизации и телемеханизации наиболее массовых рассредоточенных объектов, количество которых в промышленности, на транспорте и в сельском хозяйстве во много раз превышает количество сосредоточенных объектов. В таких системах многие сравнительно некрупные объекты рассредоточены вдоль линии, как это имеет место на нефте- и газопроводах, в ирригации, на транспорте и т. п., или по площади, например в коммунальном хозяйстве городов, на шахтах, на нефте- и газопромыслах. Все они участвуют в едином, взаимосвязанном производственном процессе. Здесь уже технически и экономически нецелесообразно соединять каждый контролируемый или телеуправляемый объект отдельной линией или каналом связи с диспетчерским пунктом. Методы и технические средства автоматики и телемеханики имеют 263
определенную специфику. Для телемеханизации в таких отраслях народного хозяйства необходимы комплексные системы, которые осуществляют контроль за работой группы местных объектов и обеспечивают передачу приказов телеуправления на местные объекты по одной линии связи для группы объектов. В общем случае системы телемеханики предназначаются для автоматического сбора информации о состоянии местных объектов, о величине измеряемых параметров и для передачи этой информации через каналы связи с объектов на диспетчерский пункт, а также для передачи в обратном направлении приказов управления на определенные местные объекты. Информация должна передаваться -в момент возникновения ее в источнике или по заданной программе. Процесс передачи информации должен быть автоматизирован. Недопустимо существенное запаздывание и искажение в передаче (ложные команды или телеизмерение с ошибкой, превышающей допустимую величину). В отличие от 'систем телефонной, телевизионной и телеграфной связи, с помощью которых осуществляется обмен информацией на расстоянии между людьми, в телемеханике производится обмен информацией между установками -на местных объектах и человеком на диспетчерском пункте или между отдельными автоматами в телеавтоматических системах. Поэтому главными научными проблемами телемеханики становятся 'проблемы надежности и эффективности передачи сведений, заключающиеся в обеспечении необходимой степени правильности принятой информации и в передаче последней наиболее экономным способом через канал связи, т. е. в уплотнении канала связи- в широком смысле этого слова. Проблемы передачи информации в телемеханике имеют определенную специфику по сравнению с передачей информации в системах связи. Так, требуются значительно большая надежность (бесперебойность) передачи информации, высокая точность телеизмерений и т. п. Существенно отличны характер и содержание информации в телемеханике и связи. Различают 'проблемы, связанные с методами и техническими средствами для передачи .информации. К первой группе относятся проблемы кодирования, помехоустойчивости телеуправления и телеизмерения, эффективного использования канала связи и выбора рациональных структур. Работы в этих направлениях в области телемеханики проводятся в ряде научно-исследовательских организаций Советского Союза и за рубежом. До последнего десятилетия телемеханическая аппаратура создавалась в основном на базе недостаточно надежных элементов с электрическими контактами, электронными лампами и кинематическими узлами. В последнее время начался процесс создания новых и замены старых устройств бесконтактной аппаратурой, характерной чертой которой является переход на более надежные полупроводниковые, магнитные и другие элементы, обеспечивающие коренное улучшение качества работы и* резкое расширение областей применения телемеханики. Определились два направления в области бесконтактных устройств телемеханики: частотные системы и системы с временным разделением сигналов. Разрабатываются принципы построения и теория таких систем. В последнее время начинают развиваться комбинированные частотно-временные системы телемеханики. Все эти системы имеют различные области, в которых их целесообразно применять. Работы по бесконтактным системам телемеханики без кинематических узлов получили широкое развитие впервые в Советском Союзе. Разработка принципов построения и теории бесконтактных систем телемеханики в настоящее время является главным направлением работ по телемеханике в Советском Союзе. 264
Большое внимание, уделяемое этим работам, обусловлено все возрастающим значением в автоматике и телемеханике проблемы надежности, особенно с усовершенствованием и усложнением современных систем автоматического управления. Количество элементов, входящих в системы управления, достигает десятков я сотен тысжч. Такая система может оказаться неработоспособной, если в ней применять недостаточно надежные элементы, не выбирать рациональные структуры и не 'применять методов резервирования. Вое это выдвигает задачи разработки теории и рациональных принципов построения систем телемеханики для решения больших задач в области автоматизации и телемеханизации народного хозяйства. На первых этапах развития телемеханизации в энергосистемах Советского Союза, а также на трубопроводном транспорте в США устанавливалось излишнее количество различных устройств телеизмерения, телесигнализации и телеуправления за счет меньшего использования средств местной автоматики. Такие системы управления оказались недостаточно надежно работающими и (поэтому в более позднее время их прошлось изменить, придав большую значимость средствам местной автоматики. Изменения были связаны с тем, что линии связи являются одной из менее надежных частей системы управления, и поэтому необходимо выбирать такие принципы построения, при которых кратковременные повреждения линии связи не нарушают работу всей системы управления или жизненно важных ее частей. С этой целью на местных объектах устанавливаются различные регуляторы, устройства защиты и другие автоматические устройства, работающие в известной степени автономно. С диспетчерского пункта передаются «уставки», изменяющие режим работы автоматических устройств на местных объектах. В этих условиях кратковременные перерывы в работе линии связи не вызывают повреждений в автоматических устройствах на местных объектах, так как местные автоматы продолжают работать по ранее заданной программе. В связи с недостаточной надежностью линий связи сигналы о неисправностях, возникших на местных объектах, или приказы управления передаются повторно до подтверждения их приема. До последних лет диспетчерские пункты телемеханизированных энергосистем, газопроводов и других крупных производственных комплексов представляли собой залы значительных размеров с большим количеством сигнализаторов, выходных приборов и регистраторов. Диспетчер должен был видеть из одного места показания телеизмеряемых параметров, и поэтому выходные приборы строились с крупной шкалой. Диспетчерские пульты таких систем с выходными приборами, мнемосхемой, индикаторами телесигнализации занимали большую площадь и образно назывались «иконостасами». В последнее время наметилась тенденция перехода к цифровому отсчету, цифропечатанию на общей ленте, индикаторам отклонений от заданного режима и уменьшению количества непрерывно телеизмеряемых параметров, что позволяет улучшить эффективность и надежность управления, резко сократить размеры и стоимость щитов и пультов. Кроме того, цифровой выход телеизмерительных приборов хорошо сочетается с цифровой вычислительной 'машиной, цифровыми сумматорами и вычислительными устройствами, т. е. создаются благоприятные условия для телеавтоматики. Поэтому внедрение цифрового отсчета, циф- ропечатания, индикаторов отклонений от заданного режима является одним из весьма важных направлений в современной телемеханике и телеавтоматике. Системы телемеханики получают все более широкое применение в различных отраслях народного хозяйства. В настоящее время переведено на телеуправление более 55% 265
гидростанций. Средствами телемеханики оборудованы все крупные и почти все другие энергосистемы Советского Союза. Сейчас уже трудно представить управление крупными энергосистемами без средств телемеханики. В 1960 г. вступила в строй крупнейшая объединенная энергосистема мира — Единая энергетическая систем-а европейской части СССР (ЕЭС). В нее входят 24 энергосистемы Советского Союза, соединенные между собой высоковольтными линиями электропередач. Из диспетчерского пункта в Москве осуществляется управление сложным энергетическим хозяйством, расположенным в крупных (промышленных районах европейской части СССР, отдаленных от Москвы на тысячи километров. По распоряжению центрального диспетчера значительная часть электроэнергии Волжской ГЭС, например, направляется на Урал во время меньшего потребления энергии в Москве. Такое централизованное управление перетоками электроэнергии между различными (промышленными районами дает весьма 'большой экономический эффект и повышает -бесперебойность снабжения энергией. В последние годы 'началось широкое внедрение средств телемеханики на массовых рассредоточенных объектах нефтепромыслов. Если в 1957 г. было телемеханизировано около 3%1 нефтяных скважин, то в 1960 г. по РСФСР телемеханизировано -больше 30% от общего фонда действующих скважин. Созданы районы массовой телемеханизации нефтепромыслов. Так, на промыслах Грозного в I960 г. телемеханизировано 92% скважин. Полностью телемеханизирован ряд промыслов в Башкирии и в Средней Азии. В Татарии ряд мощных насосных станций системы законтурного- заводнения нефтепромыслов -переведен н-а радиотелеуправление: они работают без дежурного персонала и управляются ino радиоканалу с диспетчерского пункта, находящегося на расстоянии до нескольких десятков километров. В результате телемеханизации перестроена организационная структура нефтепромыслов, переведены с трехсменной на односменную работу операторы тю добыче «нефти, увеличен межремонтный срок работы оборудования, уменьшены простои скважин и потери нефти. Сейчас уже накоплен опыт, подтверждающий высокую технико- экономическую эффективность телемеханизации в различных отраслях народного хозяйства. По данным Чечено-Ингушского и Башкирского совнархозов реальная экономия на нефтепромыслах за весь 1959 г. в результате телемеханизации составила от 2,6 до 4 тыс. руб. на скважину, что в пересчете на весь фонд скважин, телемеханизируемых до 1965 г., составит за период 1961 —1965 гг. (с учетом potTa по годам) около 300 млн. руб. Срок окупаемости телемеханизации нефтескважин- составляет около 1 года. Аппаратура телемеханики для нефтепромыслов выпускается серийно «а нескольких заводах. В ближайшие годы намечено широкое внедрение средстз телемеханики на железнодорожном транспорте, на шахтах ив других отраслях народного хозяйства. Расширяется общее (производство телемеханической аппаратуры. В текущем семилетии намечено1 увеличить выпуск телемеханической аппаратуры примерно в 12 раз, а в ближайшие 15 лет вьшустить аппаратуру телемеханики значительно больше чем на 10 млрд. руб. (без учета каналов связи). ПЕРЕХОД К КОМПЛЕКСНОЙ ТЕЛЕМЕХАНИЗАЦИИ И ТЕЛЕАВТОМАТИКЕ До последних лет телемеханизация считалась главным образом средством «некоторого дополнительного 'повышения (производительности труда, эффективности управления и производительности пространствен- 266
но разнесенных объектов «при существующих технологических процессах. Даже такая телемеханизация давала большой экономический эффект и повышала технический уровень эксплуатации в самых различных отраслях народного хозяйства. Однако значительно лучший результат может быть получен, если телемеханизация осуществляется комплексно, одновременно, совместно и согласована с изменением и упрощением технологического про- цесса. Это требует комплексного подхода, при котором средствами автоматики и телемеханики охватывается весь или большая часть производственного процесса. Применяемая технология рассчитывалась на участие в управление процессом многих людей с недостаточной квалификацией, с присущими человеку индивидуальностями, без достаточной взаимосвязи между людьми, особенно в процессе управления объектами, расположенными на значительных расстояниях. Кроме того, ограниченные возможности человека по времени реакций и т. in. не позволяли применять быстро- протекающих технологических процессов. Автоматизация и телемеханизация открывают возможности устранить эти крупные недостатки в системе управления и применять более простые и значительно быстрее протекающие процессы. При этом, помимо указанного выше экономического эффекта — повышения производительности и технического уровня эксплуатации, во многих случаях можно резко сократить капиталовложения на осно-вное технологическое оборудование. Иллюстрируем это на примерах. Массовая телемеханизация нефтепромыслов при существующей технологии добычи нефти, как указывалось выше, должна дать большой экономический эффект. Значительно больший эффект может дать комплексная автоматизация и телемеханизация нефтепромысловых предприятий одновременно с изменением и упрощением всего технологического процесса. Так, иа основании технико-экономических расчетов, если только вновь строящиеся нефтепромыслы осуществлять по типу опытно-показательного Зай-Каратаевского нефтедобывающего предприятия в Татарии, то только за текущее семилетие экономический эффект превысит 2,5 млрд. руб., а производительность труда на промыслах ,в целом повысится в 5—6 раз относительно современного уровня. Это свидетельствует о том, что автоматизация и телемеханизация такого типа -имеют большое народнохозяйственное значение и заслуживают соответствующего внимания. На Зай-'Каратаевском опытно-показательном нефтедобывающем предприятии, создаваемом в содружестве институтов ИАТ АН СССР, ВНИИКА Нефтегаз и организаций Татарского совнархоза, предусматриваются комплексная автоматизация и телемеханизация не только процессов добычи, но и процессов транспорта, предварительной обработки и хранения нефти. Если при существующей технологии переход от одного такого процесса к другому осуществляется в известной степени прерывисто и требует увеличенного объема нефтехранилищ и другого вспомогательного оборудования, то при новой технологии этот недостаток устраняется, а весь производственный процесс приобретает характер непрерывного потока. Переход от индивидуальной к групповой системе сбора нефти позволяет резко упростить прискважинное оборудование и не устанавли вать на каждой нефтескважине дорогостоящих траппа, мерной установки и другого технологического оборудования. Все затраты на автоматизацию и телемеханизацию в несколько раз меньше стоимости сокращаемого технологического оборудования. Одновременно дополнительно повышается производительность всего 267
предприятия, снижаются эксплуатационные расходы и резко возрастает производительность труда. Для повышения эффективности и надежности управления сложным единым комплексом рассредоточенных на 'большой площади нефтескважин, насосных установок, станций электрохимической очистки нефти, котельных, нефтехранилищ и т. in. в Зай-Каратае предусматриваются высокий уровень автоматизации местных объектов и центральная диспетчеризация со 'Средствами телеавтоматического обегающего контроля и автоматического управления на расстоянии режимом регуляторов и других устройств на объектах. Поэтому опытно-показательное Зай-Каратаевское нефтедобывающее предприятие является по существу одной из первых в 'СССР телеавтоматических систем. Ряд устройств автоматики и телемеханики . в Зай-Каратае уже в 1960 г. проходит опытную эксплуатацию. Вторым примером комплексной автоматизации и телемеханизации с изменением технологического процесса может быть строящаяся ирригационная система в Таджикской части Голодной степи. Средства автоматики и телемеханики для этой системы разрабатываются ИАТ АН СССР, Гипроводхозом и заводами. По -существующим нормам между магистральным каналом и каналами или трубами, предназначенными для непосредственного орошения полей, должен быть промежуточный канал на группу водовыделов. В связи с ограниченным количеством воды нормируется расход ее из магистрального во вспомогательные каналы. При этом вспомогательные каналы необходимы главным образом для того, чтобы» обеспечить управление распределением воды между всеми хозяйствами. Опыт показал, что если в ирригационной системе .не ограничивать и не регулировать оотребление воды», тогда расход воды по- длине магистрального канала становится различным. Хозяйства, расположенные вначале канала, забирают воды 'больше нормы, а в конец канала она часто не доходит, что приводит к большим потерям. Вспомогательные каналы обычно прокладываются параллельно магистральному. Они требуют 'больших капиталовложений и увеличивают потери воды на фильтрацию и испарение. В ирригационной системе в Таджикской ССР вспомогательные каналы отсутствуют, а вода из магистрального канала поступает в каналы и трубы для непосредственного орошения. Такая система орошения стала возможна 'благодаря применению методов и средств автоматики и телемеханики. Ответвления из магистрального канала оборудуются автоматическими регуляторами расхода воды, уставка для которых задается с диспетчерского пункта, с помощью средств телеавтоматики. Диспетчерский пункт оборудуется средствами телеавтоматического обегающего контроля за расходом и уровнем воды в ответвлениях от магистрального канала. Диспетчер может в любой момент задавать и изменять режим работы оросительной системы, который поддерживается автоматически 'без вмешательства человека. В этой системе, так же как и на опытно-показательном Зай-Кара- таевском нефтедобывающем предприятии, стоимость автоматизации и телемеханизации в несколько раз меньше сокращения капиталовложений на основное строительство производственных сооружений. Кроме того, резко увеличивается производительность труда, на 10—15% уменьшается общий расход воды и значительно повышаются надежность и эффективность управления всей системой с площадью орошаемых земель в 37 000 га. На орошаемых землях новой .ирригационной системы возникнет новый район с населением 30—40 тыс. чел. Один урожай хлопка должен стоить 'больше стоимости всего строительства производственных 268
F сооружений, включая железобетонные основания каналов и мощные насосные станции, поднимающие воду на высоту 180 м. Описанные телеавтоматические системы, по-видимому, явятся ♦предприятиями ближайшего будущего. БЛИЖАЙШИЕ ЗАДАЧИ ТЕЛЕАВТОМАТИКИ Характерной особенностью систем телеавтоматики, отличающей их от систем телемеханики, является освобождение диспетчера от утомительных, часто однообразных операций, требующих методического опроса и контроля за многими однотипными параметрами, 'передачи однотипных приказов, однообразных операций, требующих выполнения сравнительно сложных алгебраических вычислений, решения логических задач и т. п. С этой целью на диспетчерском пункте телеавтоматической системы устанавливаются различные автоматические устройства. К- ним относятся устройства для телеавтоматического опроса и контроля объектов, передающие -сигнал при нарушении заданного режима -их работы (циклический опрос), устройства для телеавтоматического задания режима автоматическим регуляторам и автоматам на контролируемых пунктах. К телеавтоматическому оборудованию диспетчерского пункта относятся цифровые электронные вычислительные машины, устройства для вычисления сводных параметров, для моделирования технологического процесса и т. д. Такие устройства значительно облегчают работу диспетчера и позволяют сосредоточивать его внимание на решении более сложных задач. .В энергосистемах Советского Союза уже много лет применяются устройства для автоматического распределения нагрузок. В США в -большинстве районов автоматизированы почти все источники электроэнергии, причем одновременно решаются задачи регулирования и экономической нагрузки агрегатов, учитывая работу системы в целом 1[Л. 3]. Все функции, выполняемые различными автоматическими устройствами на диспетчерском (пункте, могут выполняться одной цифровой электронной вычислительной машиной. Для этого в машину вводятся телеизмеряемые параметры, сигналы телесигнализации и задается программа Це работы. Существует точка зрения, заключающаяся в том, что взамен всех отдельных автоматических устройств на ди-спетчерско-м пункте и многих управляющих устройств на местных объектах необходимо установить одну универсальную специализированную цифровую электронную вычислительную машину. Сторонники этой точки зрения утверждают, что цифровая электронная вычислительная машина одновременно сможет решать 'более сложные вычислительные и логические задачи управления, которые трудно решать с другими автоматическими устройствами. Такие принципы построения управляющей системы не рациональны при управлении -сложными производственными и тем более телеавтоматическими комплексами. Эффективность и надежность управления при этом будут меньше, а во многих случаях решение будет и не экономичным. Для появснения вначале проведем аналогию между машиной и деятельностью мозга человека. Когда человек учится управлять автомашиной, первое время все функции управления выполняются головным мозгом, который способен решать самые разнообразные задачи. Однако это делается более медленно и менее уверенно. В дальнейшем в результате обучения значительная часть простейших 269
функций управления автомашиной выполняется спинным мозгом и определенными частями головного мозга. Выработанные при этом условные рефлексы позволяют более быстро и более надежно осуществлять последовательные операции трогания с места, остановки машины, объезда неожиданных препятствий и т. п., не загружая головной мозг. В результате обучения вырабатывается определенный «автоматизм» управления, и только в этом случае человек может эффективно и надежно управлять машиной. За головным 'мозгом сохраняются не менее ответственные функции управления, связанные с решением более сложных логических, вычислительных -и других задач. Головной мозг осуществляет руководство и контроль, полагаясь на спинной мозг и «местные автоматы» человека при решении более частных задач управления. Отдельные «регулято- pbii» мозга продолжают работать даже во время сна, поддерживая температуру и состав крови, обеспечивая работу сердца и других органов. Если бы ©се функции управления выполнял головной мозг, то даже кратковременные заболевания его отдельных частей или -соединительных нервных волокон приводили бы к смерти или непоправимым последствиям. Кроме того, пропускная способность головного мозга в переработке количества информации в единицу времени весьма ограничена и составляет всего 30—50 двоичных единиц в секунду. Поэтому, выполняя одни операции управления, головной мозг не может выполнять одновременно многие другие, как это видно из примера с управлением авто-машиной. Аналогично различным функциям мозга человека более простые операции при управлении сравнительно сложными производственными комплексами должны выполнять местные автоматы на объектах и на диспетчерском пункте. При этом все задачи, которые могут быть решены сравнительно простыми средствами без систем телемеханики, необходимо решать устройствами местной автоматики. Это повышает надежность работы системы, позволяет исключать одно из наиболее ненадежных звеньев—линию связи в тех случаях, когда можно обойтись без нее, и разгружает центральный пункт управления от передачи и переработки излишней информации. Цифровую электронную вычислительную машину целесообразно устанавливать на диспетчерском пункте лишь в тех случаях, когда необходимо выполнять большой объем более сложных логических и вычислительных операций, с которыми трудно оправиться диспетчеру или специальным расчетчикам. Такие принципы построения обеспечивают более надежное и более эффективное управление производственными комплексами. В настоящее время еще далеко не во всех телеавтоматических системах необходимо применять цифровые электронные вычислительные машины. Человек с помощью сравнительно простых телеавтоматических устройств ка диспетчерском пункте может управлять производственным комплексом эффективно и достаточно надежно. Это положение справедливо при управлении отдельным нефтепромыслом, ирригационной системой, объектами коммунального хозяйства, шахтами и т. п. Установка сравнительно сложной и дорогостоящей электронной цифровой вычислительной машины на таком отдельном диспетчерском пункте еще не оправдывает себя. Однако уже сейчас возникает необходимость в большом объеме вычислительных и других работ для поддержания оптимального режима более крупной взаимосвязанной системы. Так, например, в нефтедобыче производятся расчеты скорости движения нефти в пласте, оптимального давления в различных точках пласта и на поверхности, дебита каждой скважины с учетом рационального режима эксплуата- 270
ции всего месторождения, имеющего ряд нефтепромыслов и диспетчерских пунктов. Уже сейчас целесообразно устанавливать цифровую электронную вычислительную машину для группы нефтепромыслов, чтобы повысить эффективность управления и объединить нефтепромыслы в более крупные производственные комплексы. Такие работы уже начаты. Они представляют интерес также для многих других систем телемеханики, и телеавтоматики. На первых этапах цифровые электронные вычислительные машины используются только как «советчики». На их входы подаются данные телеизмерения и телесигнализации с местнъгх объектов, а также приказы телеуправления, переданные диспетчером. В соответствии с заданными алгоритмами машина производит логические и вычислительные операции, определяя оптимальный режим работы управляемой системы. Полученные результаты используются диспетчером для передачи приказов местным объектам с помощью средств телеавтоматики или средств связи. В режиме «советчика» в США работают цифровые электронные вычислительные машины в энергосистемах, на газопроводах, на предприятиях химической промышленности. По литературным данным установка цифровых электронных вычислительных машин дала значительный экономический эффект за счет повышения эффективности управления. Это увеличивает производительность всего управляемого комплекса или, например, снижает потери и непроизводительные затраты в энергосистемах и на трубопроводах. В дальнейшем после накопления достаточного опыта эксплуатации и выбора рациональных алгоритмов управления цифровой управляющей машине можно поручить функции телеавтоматического управления. Диспетчер будет наблюдать за работой телеавтоматического комплекса и в случае необходимости корректировать его работу. Изложенное выше далеко не исчерпывает возможности телеавтоматических систем. Значительный интерес для телеавтоматики представляет использование оптимизаторов, различных типов самонастраивающихся, самообучаемых и других машин и устройств. Наличие сети протяженных каналов связи с их спецификой передачи информации требует особого подхода и дополнительных исследований при использовании в телеавтоматических системах таких машин и устройств. КИБЕРНЕТИКА Одной из основных проблем кибернетики — науки о системах управления—является проблема эффективности управления, заключающаяся в выборе наиболее эффективной структуры, параметров, элементов и режима работы системы. Одна и та же задача управления решается неоднозначно, различными методами и средствами, как это показано на примере управления автомашиной. Поскольку задачи управления имеют несколько или много решений, возникает вопрос об оптимальном решении по определенным параметрам (наибольшая производительность, коэффициент полезного действия и т. п.) Для автоматических регуляторов проблема эффективности управления в основном сводится к качеству регулирования, в то время как для более сложных систем с ней связаны возможности приспособления к изменениям в объекте управления или в окружающей среде. Второй важнейшей проблемой управления является проблема надежности, заключающаяся в обеспечении безотказной работы системы, при различных возмущениях и повреждениях (воздействие помех, 271
структурная и аппаратурная надежность). Разработка этих основных проблем -создает возможности анализа и научно обоснованного синтеза систем, решающих различные задачи управления. Мы еще сравнительно мало знаем о системах управления человека и живых организмов. При исследовании таких систем первостепенное значение имеет проблема анализа. Принципиально отличное положение имеет место с системами управления в технических науках. Примерно 100 лет назад технических наук по существу еще не 'было, так как искусственные образования, созданные человеком, 'были сравнительно элементарными. В настоящее время человек уже создал сравнительно сложные образования, например автоматические системы управления. Функции, выполняемые системами управления, становятся все -более многообразными и можно утверждать, что верхняя их граница трудно обозрима, примерно так же как «ельзя ответить, какую самую большую молекулу можно создать. В связи с этим для автоматических систем управления важнейшее значение имеют как проблема анализа, так и проблема синтеза. К наиболее актуальным задачам телеавтоматики следует отнести исследование принципов построения систем управления с целью достижения максимальной эффективности и надежности управления в различных условиях работы системы. При этом необходимо развивать теорию структур таких систем, теорию нестационарных процессов, теорию алгоритмов управления и Др. Перечисленные задачи связаны в основном с развитием методов управления в телеавтоматических системах. Не меньшее значение имеет также создание новых технических средств телеавтоматики и разработка их теории. Развитие телеавтоматики, несомненно, открывает широкие горизонты для создания более совершенных производственных комплексов и имеет весьма большое значение для различных отраслей народного хозяйства. ЛИТЕРАТУРА 1. Ильин В. А., Важные направления в телемеханике, «Вестник Академии наук», 1959, № 5. 2. И л ь и н В. А., Системы телемеханики для рассредоточенных объектов, Гос- энергоиздат, 1960. 3. К о н Н., Новое в автоматизации выработки и передачи энергии в объединенных энергосистемах Соединенных Штатов, доклад на I Международном конгрессе ИФАК по автоматическому управлению, Москва, 1960. 4. М а л о в В. С, Телемеханика, Госэнергоиздат, 1960. В. А. ВЕНИКОВ ПРИМЕНЕНИЕ КИБЕРНЕТИКИ В ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Наука о целеустремленном управлении развивающимися процессами— кибернетика имеет свои особенности 'Применительно к многим научным направлениям и техническим приложениям в различных сложных системах. Современные автоматизированные электрические системы относятся к категории сложных систем. По мере развития, роста мощно- 272
сти, протяженности и увеличения степени автоматизации эти системы •становится 1все -более сложными. Под сложными 'понимаются системы, имеющие весьм,а глубокие внутренние связи, не позволяющие расчленять систему на независимые составляющие и при определении ее характеристик изменять влияющие факторы «по одному». Такая сложная система, рассматриваемая в целом, обладает новыми качествами, несвойственными отдельным ее элементам. Определение кибернетики как науки об общих закономерностях процессов ^управления и связи в 'сложных организованных системах предусматривает, что одной из ее главных задач является выявление законов самоуправления и управления, действующих в изучаемой системе. Очевидно, что сформулированные выше задачи кибернетики как науки имеют мню-го общего с задачами, которые возникают при изучении электрической системы, если учесть ее свойства как сложной си-„ стемы. Процессы, происходящие в электрической системе, имеют те же характерные черты, 'что 'И •процессы, рассматриваемые кибернетикой, .которая изучает то общее, что свойственно всем процессам управления независимо от их физической природы. Общая кибернетика, создающая единую теорию таких процессов, и конкретная кибернетика, занимающаяся применением этой теории в различных областях естественных .и технических наук, вполне могут найти эффективные приложения и к электрическим системам. В электрической системе, содержащей управляющие и управляемые элементы, процессы имеют все признаки тех процессов, которыми занимается кибернетика. Так, осуществление управления происходит на основе приема и передачи информации при наличии вполне определенного алгоритма управления или во всяком случае достаточно ясно сформулированной цели. Электрическая система рассматривается как организованная система; она взаимодействует с внешней средой, являющейся источником случайных или систематических помех. Схемы управления электрической системой строятся с применением принципов обратной связи, и в этом смысле интересующие инженера процессы также подходят к группе процессов, которыми занимается кибернетика. Крупнейшим недостатком современной науки об электрических си- стенах является разобщенность методологии при подходе к происходящим явлениям. Этот недостаток энергетики как науки ощущается все сильнее и в 'будущем может стать серьезным препятствием на путях дальнейшего развития. Кибернетика систематизирует и обобщает подход к 'исследованию разнообразных процессов в различных сложных системах и, отыскивая в них общее, намечает пути методологического и практического синтеза. Поэтому именно сейчас вполне своевременна постановка вопроса о приложении специфических методов кибернетики к решению задач, возникающих при проектировании и эксплуатации электрических систем. В применении к учению об электрических системах, как и ко всякому разделу любой науки, кибернетика должна иметь свои особенности. Рассмотрение общих обоснований кибернетики вместе с этими особенностями приводит к мысли о целесообразности введения новой технической дисциплины, называемой «кибернетика электрических (энергетических) систем». Эта новая дисциплина должна войти в цикл научно-технических дисциплин, составляющих электроэнергетику как науку. Кибернетика электрических систем должна содержать общую теорию работы автоматизированных и самонастраивающихся электрических систем, включая сюда и анализ устройств управления. Новизна предмета заставляет дать некоторые определения содержания этого нового понятия. 18—572 273
Кибернетика электрических систем является новой научно-технической дисциплиной, рассматривающей общие принципы работы автоматизированной электрической системы и ее свойства как единой самоуправляющейся системы, имеющей оптимальные показатели качества работы как «в смысле экономичности в целом, так и качества вырабатываемой энергии и качества обслуживания (снабжения) ею потребителей. При этом согласно схеме, показанной на рис. 1, в понятие качества включаются надежность режима и надежность работы элементов, составляющих систему. Разумеется, что такое определение Качество работы энергосистемы Качество обслуживания потребителей энергии Качество выполнения и работы эле - ментов системы Экономичность т работы стани,ий Экономичность работы сетей Напряжение, величина (отклонение) нолебания, симметрия, форма кривой. Частота s величина (отклонения) колебания Надежность работы Запас статической устойчивости Запас динамической устойчивости Запас результирующей устойчивости Вероятность выхода из строя оборудования и аварийных нарушений режима Рис. 1. Оценка качества обслуживания потребителя энергии. и классификация, данная на рис. 1, не являются бесспорными и должны дискутироваться. В кибернетику электрических систем не входят вопросы конструкции машин, аппаратов и регуляторов, конструирование установок автоматического управления и защиты, хотя она не может не касаться их принципиальных схем и анализа их работы. Выполнение технических средств для передачи информации и команд, для управления теми или иными объектами системы, конструирование сетей, опор и подобные работы также не входят в кибернетику электрических систем. Таким образом, несмотря на кажущуюся всеобъемлющую широту данного выше определения, кибернетика электрических систем имеет довольно четко очерченный круг допросов и, не пытаясь подменить собой существующие разделы науки об энергетике, создает связь между ними1; Кибернетика, применяемая в любых научных направлениях, обычно имеет несколько разделов. Применительно к электрическим системам 1 Эта связь в последнее время нарушилась, что приводит к большим трудностям - в учебном процессе, >гдг повторения и переучивания одного <и того же с адновре- .. менкыми пробелами в важнейших вопросах, относящихся к задачам, лежащим на Л стыке «старых» дисциплин, создают серьезные препятствия в освоении студентами Ч курса вуза и неменьшие трудности в практической работе инженеров. 274
в «нее должны 'войти три раздела, схематически охарактеризованные рис. 2 и описанные ниже. Раздел i. Разработка методов анализа и си-нтеза характеристик элементов, составляющих электрическую систему как еди'ное цел о е. В задачи этого раздела входят исследование элементов систем и получение таких физических -представлений « математического описания функций системы, которые на основе практически возможной информации позволят находить оптимальные в широком смысле условия работы системы в целом как в установившихся ее режимах, так и в переходных процессах. При этом полученное уточнение физики явлений, проводимое с помощью теории подобия и моделирования, должно завершаться алгоритмированием* Кибернетика электрических систем Метод анализа и синтеза характеристик электри — ческой системы Теория информации о режимах и их экономичности Теория подобия Натурнь/й эксперимент] \и физическое] моделирование Математическое моделирование Цифровые 'вычислитель— \ ные машины как] средство анализа Алгоритмизация процессов для анализа Рабочее состояние системы. Нагрузка стан- ций Теория режимов авто матически управляемой сложной системы ] Аварийные] быстрые процессы ифровые fвычислитель-^ !ные машины и непрерывные ми-\ [шины как средство] управления и эле-/ \менты регуляу ^ тора А Количество энергии системы и надежность ^Оптимальные техно- \зкономические решения ^Алгоритмизация процессов для управления Рис. 2. Содержание кибернетики электрических систем. Под алгоритмированием понимается, во-первых, математическое описание процессов в смысле получения их общих закономерностей, выявляемых в данное время путем комплексного изучения методом физического и математического моделирования и натурного исследования, и, во-вторых, формулировка общих методов решения задач (на моделях и цифровых машинах) по определению желательной структуры, параметров и режима системы. Роль разработки методов алгоритмирования, проводимой в достаточно широком плане, трудно переоценить. В настоящее время возможности дискретной машинной техники и методов моделирования должны не просто использоваться как некое вспомогательное дополнительное средство исследования. Эти методы должны быть положены в основу перестройки самих методов анализа при решении инженерных задач. Применять современную вычислительную и моделирующую технику при старьих методах анализа это значит не только 'недоиспользовать ее, но зачастую и вовсе не найти ей применения. Поэтому алгоритмиро- вание — составление уравнений, описывающих физические явления в различных производственных процессах, и определение порядка решения этих уравнений, чтобы получить наиболее полное решение задачи,— имеет решающее значение в развитии любой отрасли современной естественной и технической науки. Плохое использование большого количества вычислительной техники (расчетных центров, отдельных, машин), уже явно наблюдающееся в ряде стран (укажем, например Англию), имеет своей основной причиной именно недооценку расширенного изучения -инженерами методов применения моделирования и вычислительной техники. 18* „275
Разработка общих основ теории подобия и моделирования электрической системы связана с ра'ботам,и по созданию основ автоматизации производственных процессов. В частц разработки теоретических вопросов в задачи данного раздела входит изучение потребностей в моделировании, как физическом, так и математическом, различных отраслей автоматизации производственных процессов. Разработка моделирования идет по различным путям, показанным На рис. 3. Для электрических систем большое значение имеет разработка неполного физического моделирования, т. е. представление происходящих процессов только во времени или только в пространстве. Таким Неполным моделированием является, .например, моделирование электрических систем, при котором изучается протекание переходных процессов в системах и их элементах без моделирования электрических полей -в самих этих элементах, представляемых на моделях своими параметрами, определяющими только временной характер 'происходящих явлений. Другим направлением развития физического моделирования является полное моделирование, представляющее изучаемые процессы изменяющимися .как во времени, так и1 в 'пространстве. В части математического моделирования должны быть рассмотрены моделирование аналоговое и моделирование структурное, причем больше внимания должно уделяться вопросам сочетаний физического и математического моделирований; в частности, должны быть проведены исследования в направлении введения экспериментально получаемых данных в различного рода моделирующие установки и исследования в направлении объединения структурных моделей с аналоговыми, например объединения моделирующих машин с расчетными столами переменного тока. . а Особое внимание при развитии кибернетики 'Электрических систем должно быть обращено на разработку моделирования с помощью цифровых дифференциальных анализаторов, которые следует рассматривать как моделирующие устройства особого типа, комбинирующие отдельные интеграторы, соединенные между собой по правилам, аналогичным применяемым в электронных моделях. Подобные модели, содержащие элементы цифровых машин и элементы машин непрерывного действия, должны оправдать себя в ряде задач, где не требуется очень большой точности решения и где программирование и аппаратура, применяемая для универсальных цифровых машин, оказываются неоправданно сложными. Большое значение приобретает вопрос о моделировании кибернетических систем по данным их нормальной работы. Б направлении создания такого рода моделей уже появился ряд исследований, которые необходимо направить по правильному пути и содействовать их развитию. Эти исследования должны пойти по пути рассмотрения задач определения динамических характеристик объектов при их нормальной работе в условиях помех. Необходимы также исследования по моделированию процессов случайного характера. % При развитии моделирования как части кибернетики электрических систем должны широко применяться не только уже освоенные методы физического и математического моделирования, но и новые методы. Так,, например, должны получить развитие методы моделирования кибернетики управляемых электрических систем по данным их нормальной работы. В этом случае (рис. 4) моделируемая система предполагается охарактеризованной данными входа Вг и выхода В2. Значения (обычно заданные в векторной форме) Вг и В2 связаны неким оператором П. Любая другая система, имеющая тот же оператор Я, математически (или как иногда говорят функционально) подобна первой системе. Создание функциональной модели сводится к нахождению алгорит- 276
Основной вид Разновидности Примеры выполненных установок 1-1 Отображение уравнений. I о Л* Программы решении, \1.ЛогичеСКие модели \ТЛ-2 Наглядные аналогии ^^ ' 1 - 3 Схемы замещения Модель атома , программа Вычислений шаг за шагом. Электрические аналогии механических явлений и т. д. -Схема замещения синхронного генератора, трансформатора и т. д. ^.Геометрические модели <ш- Л-1 Макет ы — 1-2 Номпоновкц •- -Макеты сооружения, например макет опоры линии передачи (без подобия явлений). ~-Макеты компоновки станиии или подстанции. [Ш.Физические модели Ш -1 Полные U -<p(x,y,z. t) Ш-2,Л~-1 Неполные U-f(x,y) U-p(x,y.t) ^Модель опоры передачи (с подобием механических процессов). -Гидродинамическая модель электрической системы с геометрически подобными установками при гидродинамическом и гидромеханическом подобии. ^Модель генератора с подобием полей ( в пространстве) и процессов (во времени). -Электродинамические модели электрических и электроэнергетических систем. ^Модели установок (различные установки). ^Анализатор грозозащиты подстанций Ш -27Ж-1 Аналоги электрические* Ш. Математические модели* -2 Структурные электрические« HZ Ж-3 Структурные смешанные» \ (электромеханические и электронные) Ж-Ч Механические • — X -Электрическая модель маятника, расчетная статическая модель постоянного тока, статическая модель на активных сопротивлениях^ реализация различных схем замещения электрических jv явлений, электрических машин и т. д. Расчетная статическая модель переменного тока, обычная или автоматизированная Модели систем генераторов, линий, регулирующих устройств, выполненные на решающих усилителях. Расчетная статическая модель переменного тока с электромеханическими или электронными аналоговыми элементами (автоматическая расчетная модель). Электромеханический интегратор. ^Модель аналог синхронной машины (модель Грискома)} механический интегратор. Условная механическая структурная модель. Т. Цифровые модели На базе быстродействующих вычислительных машин ^Условное моделирование процессов на базе логической модели (программы) -Кибернетическая модель, отражающая влияние внешней среды. ^Вероятностная модель Рис. 3. Примерная классификация видов и способов моделирования.
Bi I ■ I I I I I L_ m J Объект Модель 4 i r I I ИМ W ВУ У l/l/ >7 I I J Bz 1. » ма, по которому данные Вх и В2 перерабатываются так, чтобы получить Я. Для решения такого рода задач В. Т. Кулик предлагает [Л. 10] группу методов, (под общим названием «методы интерполирующей модели», которые рассчитаны на использование моделирующих устройств непрерывного, дискретного и комбинированного типов. Эти методы несколько похожи на известные интерполяционные методы. Они обладают простой и относительно легкой реализуемостью. Результаты получаются в компактной форме, более удачной, чем известные методы определения динамической характеристики систем по данным их нормальной работы. Существенно, что упомянутые выше хметоды дают; сглаживание помех, приводимых к выходам системы и не коррелированных со входами. Алгоритмы определения динамических характеристик электроэнергетических систем, определяемых по предлагаемым методам, будут иметь общую логическую схему. Они различаются в основном алгоритмами поиска значения параметров. При этом могут быть применены недетерминированные алгоритмы (случайный поиск), неполностью детерминированные алгоритмы (детерм'инирова'вный поиск, но случайные исходные значения) и полностью детерминированные алгоритмы. Для электрических систем расчеты ведутся в предположении получения исходной информации по данным нормальной работы системы. В соответствии со сказанным выше данный раздел кибернетики электрических систем должен содержать несколько направлений. а) Теорию подобия электромагнитных и электромеханических явлений, позволяющую обобщать экспериментальные данные и сокращать количество переменных inpn математическом описании происходящих процессов. Теория подобия является теорией эксперимента и служит основой математического и физического моделирования явлений и позволяет, используя экспериментальные данные, наилучшим образом провести алгоритмизацию. б) Методологию проведения натурного и модельного эксперимента, необходимого для углубления знаний природы явлений, происходящих в электрических системах, и для выявления взаимодействия отдельных элементов и системы этих элементов с различными устройствами автоматического регулирования и управления, для проверки действия вновь создаваемых приборов в системе и, что особенно важно, уточнения математического.описания их функций. в) Методологию математического моделирования, позволяющую быстро, в соответствии с гипотезами, заложенными в математическое Рис. 4. Блок-схема моделирования объекта по данным его нормальной работы. Вх—входная величина; J3a—выходная величина; ВУ—вычислительное устройство, выдающее значение критерия подобия; УУ—управляющее устройство, изменяющее параметры модели по заложенному в^него алгоритму поиска; ИУ—измерительное устройство, выдающее значение параметров режима П. 278 l
г описание явлений, воспроизводить разнообразные взаимодействия различных элементов автоматически регулируемых систем. Вместе с физическим моделированием математическое моделирование позволяет наиболее быстро получать характеристики и описания функционирования систем, адекватные физике явлений и отвечающие «поставленным практическим задачам. КрО'Ме того, введение в «кибернетику электрических систем» раздела методологии математического моделирования 1 необходимо и важно еще потому, что элементы счетных машин непрерывного действия, используемые при математическом моделировании, уже (Применяются и будут еще шире применяться в дальнейшем как элементы регулирующих и управляющих кибернетических устройств электрических систем. Заметим, что кибернетика электрических систем отнюдь не должна ориентироваться только на быстродействующие электронные счетные машины дискретного счета. Любые системы регулирования, решающие задачи целеустремленного управления системой (с непрерывными или дискретными устройствами), имеющие автоматическое самоизменение своих (параметров (свойств, коэффициентов усиления, статизма структуры) в зависимости от вида и величин возмущения, должны относиться к системам кибернетическим. Раздел 2. Теория информации, о фун'кциониро'вани'и системы. В задачи этого «раздела входит приложение теории информации к специфическим вопросам работы электрических систем, расположенных на большой территории и содержащих огромное количество' элементов. Эти системы имеют весьма жесткие условия в смысле возможности «получения информации в отношении ее количества и обеспечения необходимого качества при передаче. Наиболее важным здесь является вопрос о необходимом при решении тех или иных конкретных задач управления электрическими системами количестве минимально необходимой информации. Для управления работой системы важно обеспечить надежную передачу этой информации, кодирование ее. Сюда же относятся задачи обеспечения необходимой пропускной способности каналов для передачи информации и связь количества информации с вероятностью сообщения и помехоустойчивостью 2. В этом разделе должны изучаться возмущения, появляющиеся как случайные и существенным (а иногда и решающим) образом влияющие на работу системы. Для иллюстрации общих положений конкретными примерами рассмотрим некоторые частные проблемы, уже возникавшие в электрических системах. 1) (Получение информации о закономерностях малых возмущений и случайных колебаний режима, имеющих место в электрических системах. Электрическая система непрерывно подвергается малым возмущениям: колеблются напряжение, частота, меняются потоки мощности, идущие по соединительным линиям, - .и потребление мощности нагрузкой. Это «дыхание» электрической системы имеет решающее значение для установления запасов устойчивости автоматизированных систем и для установления требований к устройствам, регулирующим частоту, напряжение, потоки обменной мощности на соединительных линиях. Рассматривая данную группу задач как часть кибернетики электрических систем, инженер должен будет заняться прежде всего выяв- 1 Именно «методологий», а не конструирования математических моделей. 2 Конструкцией устройств для преобразования режимных данных и каналов «связи кибернетика не занимается. 279
лением закономерностей «дыхания» системы. Информацию об этих колебаниях придется разбить на характерные группы, установить ее минимально необходимое количество, способы преобразования и «передачи к устройствам кибернетического регулирования и управления системой. 2) Получение информации, необходимой для экономического распределения вырабатываемой энергии между станциями системы. Задача здесь аналогична предыдущей с той разницей, что получение минимально необходимых сведений о режиме системы: ее нагрузках,, параметрах станций, сетей—предназначено для определения тех активных и реактивных мощностей, которые должны вырабатывать станции системы, чтобы, обеспечивая потребителей энергией заданного качества» иметь (минимум суммарной стоимости всей энергии, доставляемой потребителю. Без установления необходимой информации, ее количества и качества, 'способов ее преобразования, 'передачи и обратной передачи управляющих импульсов "к 'сервомеханизмам задача кибернетического управления режимом системы не может быть разрешена. 3) Получение информации для обеспечения качества электроэнергии и в связи с решением этой задачи регулирование частоты .и напряжения в системах и энергообъединениях, составленных из систем. Автоматическое поддержание частоты и потоков обменной мощности должно производиться так, чтобы использование имеющегося оборудования было оптимальным. Для этого должны быть получены от системы определенные сведения, перерабатываемые в устройствах кибернетического управления и регулирования и дающие импульсы на соответствующие сервомеханизмы. 4) Получение необходимой информации о возникновении и протекании аварийных процессов. Регулирующие устройства кибернетического типа должны не просто регулировать те или иные параметры режима в соответствии с уже происшедшими изменениями в режиме системы, а оценивать возможное дальнейшее изменение режима, предугадывать характер его протекания. Для этих кибернетических устройств вопрос о получении необходимой и достаточной информации является решающим. Заметим, что. кибернетические черты уже содержатся в ряде современных регуляторов, как, например, в регуляторах возбуждения сильного действия, которые реагируют на скорость и ускорение изменений параметров режима, а не только на сами изменения. При применении этих регуляторов в сложной системе возникает вопрос, какая информация должна получаться от системы к этим регуляторам. Так, например, весьма эффективно регулирование возбуждения генераторов по углу б, т. е. по расхождению э. д. с. передающей станции и приемной системы. Но этот угол в сложной системе не всегда 1можно выявить, не всегда можно ввести понятие эквивалентного угла и т. д. Если угол выявлен, то как его передать? Как скажутся ошибки телепередачи» кратковременное или длительное ее нарушение? Какова должна быть точность? Разумеется, что аналогичные и даже еще более сложные вопросы возникают также при других способах регулирования и управления. Поэтому установление способа получения и передачи необходимой информации занимает существенное 'место в новой научной дисциплине — кибернетике электрических систем. 5) Отыскание оптимальных для народного хозяйства технико-экономических решений, выявление минимальной технико-экономической информации, необходимой при перспективном проектировании энергосистем, при плановых расчетах их развития и в текущей эксплуатации. При перспективном проектировании рассчитываются многочисленно
ные варианты энергоснабжения районов, стран и международных энергообъединений. Сведения, на основе которых обоснованно должны производиться такие расчеты, многочисленны и разнообразны. По своей природе во м'ногих случаях они носят вероятностный характер и имеют глубокие взаимные связи, свойственные сложной системе, и поэтому получение конкретного ответа при решениях технических задач настоятельно требует методов кибернетики. Даже такая сравнительно -простая и казалось бы частная задача, как расчет городской или промышленной сети, требует применения теории вероятности. Суммарная нагрузка такой сети представляет собой случайную величину, и изменение ее мгновенных значений, максимальных величин и их совпадений, средних величин есть не что иное, как случайный процесс. :В расчете сети должны быть учтены также и факторы, отражающие то 'положение с цветным металлом, которое имеет место в стране в рассматриваемый период времени. Учет развития во времени потребителей электроэнергии, имеющихся в сети в большом количестве, должен производиться на основе «предельной теоремы Ляпунова. Современные методы расчета, преследующие главным образом «инженерную простоту» расчетных формул, дают грубые ошибки, и переход к методам анализа, учитывающим упомянутые выше сложные взаимосвязи и уменьшение ошибки (т. е. приближение к оптимальному значению) в расчетах сечения про-водо-в только н>а 10% дают не менее 25%' экономии в цветном металле и не 1менее чем 15% в установленной мощности трансформаторов. Эти 'цифры получены применительно к фабрично-заводским и городским сетям. Если бы сюда добавить высоковольтные дальние электропередачи и сельскохозяйственные сети, то результаты были бы еще разительнее. Разумеется, разработка кибернетического устройства, дающего действительно оптимальное решение зада1чи выбора схемы электрической сети и сечения проводов ее электропередач, требует обоснованных исходных1 положений о цене или стоимости1 металла и энергии. При существующем состоянии науки об экономике социалистического хозяйства, не дающей объективных и пригодных для практического использования Показателей эффективности капиталовложений, методы кибернетики сами по себе не могут дать полного решения и указать действительно народнохозяйственный оптимум. Однако даже возможность увеличить количество учитываемых факторов и убыстрение расчета- дадут определенный эффект. В качестве примера кибернетического устройства для частного решения задачи о нахождении оптимального сечения линии электропередачи можно указать на построенный в МЭИ автомат1, анализирующий расчетные затраты линии при разных вариантах ее исполнения и выявляющий тот вариант, который при прочих равных условиях даст минимальную величину расчетных затрат. На рис. 5 схематически показаны влияющие на расчетные затраты факторы, вводимые в расчетное устройство и автоматически перерабатываемые им. Коснемся теперь более крупной проблемы: рассмотрим размещение тепловых и гидравлических станций по территории страны. Осуществляемые в настоящее время решения не рассматривают проблему в целом. Они обычно основаны на использовании понятия «замещающих» вариантов и полагают, что- найти оптимальное решение можно, сравнивая предлагаемый вариант с неким другим, обычно фиктивным, введенным как вспомогательный, вариантом. Очевидно, что из беско- 1 Разработан студенческим кружком кибернетики при кафедре электрических систем МЭИ. Руководитель работы инж. Ю. Н. Астахов. 281
:нечного множества «замещающих» (решений практически невозможно выбрать действительно оптимальный. Выбор обычно носит субъективный, «волевой» характер, приводя зачастую к грубейшим ошибкам. Многие из таких ошибок, сделанных в развитии нашей энергетики, стали общеизвестны, многие из принятых решений спорны, но — что всего -опаснее — многие из тех решений, которые предстоит -принять в будущем, могут быть ошибочными и при больших темпах развития энергетики и наращивания ее мощностей могут привести к большой потере ' народнохозяйственных средств. Выход из этого положения заключается в том, чтобы подойти к выбору действительно оптимальных вариантов, исходя из распределения наличных и будущих ресурсов страны между -отраслями народного хозяйства и связанными с ним отдельными отраслями энергетики. Стоимость nomt рянной энергии Передаваемая мощность Напряжение ее 1. 1 ' sip Число часов потерь *t . 1 Вводное тройство со Решающее устройство Расчетные затраты Влон памяти Схема сравнения Выводное устройство Оптимальная марка провода Рис. 5. Блок-схема устройства для выбора оптимальной марки провода. Современные возможности кибернетики, использующей быстродействующие вычислительные машины, уже в ближайшее время позволят ставить и решать такую общую задачу, и тем более возможно уже сейчас решать более частные задачи, Так, например, задача о выборе таких путей развития энергосистемы, при которых средства, выделенные на эксплуатацию и строительство, обеспечили бы наибольший возможный рост выработки электроэнергии при наименьшей стоимости ее у (потребителя, может быть решена с помощью современных вычислительных машин и методов кибернетики, форсировать применение которых и разработку методов получения для них надлежащей информации совершенно необходимо. Можно было бы далеко продолжить примеры, показывающие необходимость 'получения информации и «а основе ее кибернетической переработки выявления тех или иных закономерностей в энергосистемах, но мы пока ограничимся приведенными, отметив, что подход к другим задачам в основном будет такой же. Раздел 3. Теория режимов автоматически управляемых электрических систем и теория взаимодействия элементов сложной автоматизированной энергосистемы. В отличие от теорий расчета установившихся режимов и переходных -процессов, регулирования и теории расчетов сетей в данном разделе кибернетика электрических систем должна будет в первую очередь заниматься изучением методов такого использования информации, которое обеспечило бы оптимальные условия работы самонастраивающейся (кибернетически управляемой) системы. Таким образом, этот раздел кибернетики, тесно связанный с существующими электротехническими дисциплинами, будет опираться на них, но вместе с тем будет иметь свои специфические «.кибернетические» черты, главным в которых будет выявление тех или иных критериев технической или технико-экономической оптимальности режима системы. Ближайшей задачей данного раздела кибернетики электрических 282
систем является разработка единых—основанных на едином подходе к силовой и управляющей части системы — структурных схем, электрических систем в целом, включающих в себя все элементы, вырабатывающие электроэнергию, передающие и распределяющие ее, и регуляторы, действующие на возбуждение, на первичный двигатель устройства, улучшающие режим. Сюда же должны включаться и схемы будущих регуляторов, меняющих свои параметры и свою настройку в зависимости от настоящего состояния режима и будущего его протекания Бредугаданноого вычислительными устройствами этих кибернетических установок. Рис. 6 показывает один из вариантов такой схемы. Кибернетика электрических систем при решении этой группы задач, проводимом на основе анализа структурных схем электрических Сеть . Электростанция ГПи (yr».jk)fi (у*ш* &*—( Т—t W (ptW)fk i_ u_:_. Wl 1 1 e*. /77 '"A T"V T tyi»>s (улГ*+м)п T ■Ч8Н-- (v«*3,i)t* vY>n-Jt1 \ m j___ efeiii > 9 » > <Pn w*"*— 'c<pm Fgm 'pem > В \4>+<&-A I 1 *m LF=J\\ Потредашель W H F* •yn+J fit? V+J,1 Рис. 6. Структурная схема сложной энергосистемы, Ф —индекс изменений частот; ф —индекс изменений напряжения; ^-индекс изменения активного момента; Ха-индекс изменения возбуждения; ja—индекс эквивалентного изменения активной нагрузки; X —индекс эквивалентного изменения реактивной нагрузки; т^~..., Fc^ — . . .—функциональные преобразования, выражающие связь между переменными; Рф —мощности, являющиеся нелинейными функциями; Uth — напряжения, также являющиеся нелинейными функциями. Ар- систем в целом, даст возможность найти способы построения регулирующих и управляющих устройств, выполненных на базе (непрерывных или дискретных вычислительных машин. Эти устройства, оценивающие изменения режима -и находящие оптимальные условия его протекания должны прозводить самонастройку параметров. Примером кибернетических устройств могут служить установки для управления распределением нагрузок между станциями электросистем К Эти установки должны получать необходимую информацию из систем, обрабатывать ее и в соответствии с установленными критериями экономичности, учитывающими одновременно и другие эксплуатационные показатели (например, надежность работы, устойчивость и т. п.), выдавать показатели 1 Повышение точности этих расчетов имеет очень большое значение Достаточно указать, что, по данным американской литературы, повышение точности расчетов далд экономию более полмиллиона долларов в год только по одной системе 283
оптимальности, .передавая их в простейшем случае диспетчеру системы»;, а в более сложном (и более совершенном) — выдавая управляющие им-пульсы соответствующим устройствам, управляющим агрегатами станций, а также коммутационной аппаратуре сетей, трансформаторов,, генераторов. Конечная цель — полное оптимальное кибернетическое управление системой, однако, не может быть достигнуто слишком быстро, так как •предварительно оно должно пройти постепенные стадии развития. Такое развитие показано на рис. 7, где в -случае а человек Ч получает информацию о состоянии элементов системы (сплошная линия), задает вычислительной машине (М) программу и данные, получает результаты решения и на основе их предпринимает те или иные действия, давая команду (пунктирная линия) элементам системы и тем осуществляя обратную связь. В случае б машина частично получает информацию непосредственно от системы,, а в случае в она получает информацию целиком к не только консультирует инженера, управляющего системой, но и выполняет часть операций сама. В случае г все функции получения информации, ее переработки и выдачи управляющих команд переходят к машине; за человеком остаются только функции разработки и задания программы и наблюдения за машиной. Управление в этом случае становится полностью кибернетическим. Для решения задач распределения нагрузки между станциями в установившемся или медленно меняющемся режиме с полным успехом могут применяться как быстродействующие цифровые машины, так и машины непрерывного типа. В ряде случаев могут с успехом применяться различные* моделирующие устройства или имитаторы. Блок-схема, применяемая в качестве возможного решения при распределении нагрузо/к между станциями, показана на рис. 8. Эта блок-схема представляет собой имитатор электростанции и показывает, -как расход тепла на станции «координируется с информацией от других функциональных генераторов со входом Pi, Рч и Рз. Результирующая сумма делится на /Сь представленное потенциометром с осью, общей для подобных потенциометров в каждом из станционных имитаторов. Результирующее напряжение Н\ прилагается к ряду электронных функциональных генераторов, которые определяют электрическую энергию, соответствующую данному расходу тепла. Таким образом, в зависимости от присоединенных генераторов и хранящихся функ- 4 б)\ 4 ч Л А- № Топливо Котлы Турбины Генераторы Трансформаторы Передающая сеть Распределительная сеть\ Нагрузка Рис. 7. Стадии постепенного перехода к кибернетическому управлению энергетической системой. а — машина-консультант человека; б —то же при частичном введении данных непосредственно в машину; в —то же при введении всех данных в машину и при частичном автоматическом управлении системой с помощью машины; г — полное кибернетическое управление. 284
ций результирующее напряжение представляет мощность электростанций для данной величины. Применение цифровых вычислительных машин для расчетов установившихся или медленно меняющихся режимов не вызывает каких- -/ *Л w* »'• ; 2В,3 1 2BJ2 1 2В„ 2 -Z Н, - Hv - Hj2" Hw Генератор Рис. 8. Блок-схема, моделирующая работу электростанции.// _t — расход тепла; Р-г, Р-2—мощности генераторов. / — величины, характеризующие коэффициенты потерь в линиях; 2—сумматор; 3—установка, отражающая стоимость угля; 4—установка, отражающая изменение стоимости полученной энергии; 5—характеристики изменения расхода тепла и энергии в зависимости от изменения его мощности; 6—сумматор; 7 — характеристики электростанций; а—верхний предел работы; б — нижний предел работы; 8 — генератор. либо трудностей в смысле обеспечения быстродействия. Так, рис. 9 (шкала а, кривые 1, 2, 3, 4) показывает, что время, необходимое для всех операций: ввода дан- .. 100, 1 1 я 0,05 ных в машину, расчета, написания результатов или выдачи команд исполнительным механизмом, вполне может быть обеспечено современными вычислительными машинами даже среднего быстродействия. Можно поставить перед вычислительной машиной задачу анализа переходного про- щесса по данным эксплуатации и по начальному изменению переменных величин режима во время аварии. "В этом случае кибернетическое устройство должно хранить непрерывно информацию о начальном режиме системы, получать информацию о возникшем аварийном состоянии, по этим данным решать систему дифференциальных уравнений, определять ход процесса, выявлять команды, которые нужно дать для обеспечения оптимального протекания переходного процесса. Кроме того, желательно, чтобы в процессе устранения аварии кибернетическое устройство осуществляло контроль этого процесса и при отклонении его параметров от оптимальных 0,045 0,04 0,035 0,03 0,025£ 0,02 §> 0,0/5 ^ 0,0/ 0,005 О Расчет / Написание результа- режима mod или выдача импульса на управление Рис. 9. Время, требующееся для распределения нагрузки между станциями (шкала а) или для управления работой станции в переходном процессе (шкала б). / — распределение нагрузок в простейшей системе из;трех станций (шкала а); 2 — распределение нагрузок в сложной системе из 5—7 станций (шкала а); 3 —управление режимом системы в переходном процессе (шкала б). в машину 285
проводило бы надлежащую .коррекцию. К>к видно на рис. 9 (шкала б, кривая 3), в этом случае скорости действия современных цифровых вычислительных машин недостаточны, и решение проблемы может быть осуществлено вычислительными машинами непрерывного типа (при математическом моделировании) или будущими сверхбыстродействующими вычислительными машинами, построенными с применением молекулярных усилителей при возможном быстродействии до десятка миллиардов операций в секунду. Однако .неправильно думать, что кибернетическое управление и регулирование в электрических системах могут быть достигнуты только при столь большом быстродействии вычислительные машин. Выше уже отмечено, что кибернетические регуляторь» в их простейшем исполнении то- Развитие регулирования по годам - то ^1950 —Ш?- 1965-+-W5- Нелрерывное Воздействие на установившиеся режимы и переходные процессы Самоизменяющаяся настрои к а Программа или алгоритм С т р у н тура Рис. 10. Развитие и перспективы видов регулирования и управления. уже появились в наших системах. Появление таких регуляторов, разумеется, является результатом постепенного развития различных видов регулирования, такого развития, при котором в один вид регулирования постепенно внедряются черты другого более прогрессивного. В показанной «а рис. 10 таблице дана характеристика развития методов регулирования электрических систем. Здесь в первую очередь имеется в виду регулирование возбуждения генераторов, однако сказанное выше вполне можно отнести и к другим регулирующим устройствам, например «к регулированию частоты, скорости и т. д. Остановимся немного подробнее на выявлении кибернетических черт регулятора возбуждения. Пусть регулирование осуществляется по углу сдвига ротора б. Если регулятор реагирует на отклонение угла б, как это показано на рис. 11,а, то эффективность его сравнительно невелика, но если в закон регулирования ввести производные (рис. 11,6), то, реагируя на них, регулятор получает как бы возможность «предвидеть» протекание режима и становится регулятором сильного действия, имеющим черты будущего кибернетического регулятора. Добавление быстродействующей вычислительной машины (рис. 11,в) превращает регулятор в кибернетический, отыскивающий оптимальные условия работы, и позволяет «предвидеть» процесс не на кратковременный (как в случае б), а на длительный отрезок времени. Другим примером реализованного регулятора, имеющего яркие кибернетические черты, может служить регулятор возбуждения для синхронных двигателей, разработанный Институтом электротехники АН УССР. Этот регулятор является пассивным самонастраивающим регулятором без автоматического поиска оптимальной настройки [Л. 12]. 286
Синхронный двигатель при правильном регулировании тока возбуждения может выполнять ряд функций: улучшать уровень напряжения в сети, иметь обеспеченный запас устойчивости, работать с заданным коэффициентом мощности (например, coscp=l). В регуляторе,, структурная схема которого показана на рис. 12, предусмотрено сочетание стабилизации напряжения и стабилизации коэффициента мощности, осуществляемое путем поддержания постоянства коэффициента, мощности с зависимой уставкой от напряжения сети и, кроме того, с ограничениями: а) по максимально допустимому значению коэффициента мощности (или в некоторых случаях по минимальному току возбуждения); б) по напряжению ротора (и в некоторых случаях дополнительно по току статора). Регулятор при нормальном уровне напряжения сети должен поддерживать неизменным коэффициент мощности двигателя, равный, например, единице, обеспечивая экономически наиболее выгодный режим двигателя; при понижении напряжения регулятор должен увеличивать возбуждение машины в соответствии с желательностью поддержания постоянства напряжения питающей сети, повышая надежность и качество электроснабжения других смежных потребителей; при достижении максимально допустимых значений напряжения ротора или тока статора регулятор должен автоматически перейти к стабилизации этих параметров с целью предотвращения перегрузки соответствующих 'цепей; ограничение тока статора при необходимости может вводиться с выдержкой времени, чтобы не препятствовать кратковременной форсировке возбуждения, которая осуществляется регулятором при посадках напряжения питающей сети для повышения устойчивости системы и двигателя; при повышении напряжения сети выше нормального регулятор должен уменьшать возбуждение, пока не будет достигнут заданный коэффициент мощности, не допуская такого развозбуждения двигателя,, которое может привести к выпадению двигателя из синхронизма. Этот закон регулирования представляет собой программу самоизменяющейся настройки регулятора. Первая основная часть этой программы — Рис. П. Сопоставление регулирования возбуждения? генератора электрической системы, а—регулирование по отклонению напряжения и угла '(простое- регулирование); б—регулирование по отклонению напряжения и угла и его производным. Сильное регулирование, осуществляющее некоторое .предвидение* характера изменения режима;. в—кибернетическое регулирование, осуществляющее долговременный прогноз характера процесса с помощью автоматического цифрового вычислителя (АЦВ). 28Г
стабилизация коэффициента мощности двигателя с учетом уровня напряжения питающей сети—может бьить осуществлена системой с самоизменяющейся уставкой; вторая часть этой программы — введение ограничений — может быть осуществлена системой с самоизменяющейся структурой. Система управления регулятором, как видно из схемы на рис. 12, содержит четыре основных блока, корректирующих коэффициент мощности, .напряжение сети, напряжение ротора, ток статора. К сформулированным выше задачам данного раздела следует добавить соображения о необходимом развитии математического описа- в А - 1 L_ \норрентор\ 1 иР 1 А А СА - Компаундирование А Л -**4ИК»»~ [^ [ 1 \ Корректор \ 1 7* 1 А А -Ос : Корректор coscp А А * т Корректор Uc i i Рис. 12. Блок-схема кибернетического регулятора возбуждения синхронного двигателя. СД—синхронный двигатель; В — возбуждение двигателя; £/с —напряжение сети; /д —ток статора двигателя; Uр — напряжение обмотки возбуждения двигателя. ния сложной регулируемой или кибернетически управляемой электрической системы. Здесь имеются две особенности. Во-первьих, большая сложность системы, содержащей практически неограниченное большое количество степеней свободы, отвечающих ее сложньим внутренним связям. При разработке методов анализа совершенно необходимо, сохраняя основные свойства системы в целом, отбросить излишние степени свободы и упростить систему, так как иначе анализ ее будет невозможен даже при применении сколь угодно высокопроизводительной вычислительной техники. Во-вторых, наличие в электрической системе вероятностных процессов, существенно влияющих на характер .режимов и на их технико-экономическую оценку К Существенно новым при математическом описании и составлении структурной схемы системы должно бьить то обстоятельство, что устройства регулирования и управления должны быть включены! в схему системы как ее неразрывная часть, как единое целое. 1 Прогресс вероятностных методов был сначала весьма медленным. Первым критерием надежности была расчетная вероятность того, что мощность отключившихся генераторов не превысит резервную мощность в период максимума нагрузки. Методика расчетов развивалась: появились методы, сочетающие вероятность аварийного отключения и продолжительность максимума, далее стали определять вероятный недоотпуск энергии и т. д. В настоящее время применение вероятностных методов достигло такого развития, что они могут стать подлинным рабочим инструментом. Однако большое количество неразрешенных вопросов настоятельно требует продолжения исследования, в частности постановки исследования .на моделях. 288
В связи с этим возникает современная задача: необходимо получить новые уравнения и создать структурные схемы замещения автоматически регулируемой машины и регулируемой системы. В этих уравнениях и схемах должны быть учтеньи возможности современной вычислительной техники, и поэтому не исключено, что в ряде случаев они должны основываться на новых принципах. Так, например, видимо, целесообразно будет отказаться от метода двух реакций при изучении электрических систем и перейти к форме запцси уравнений, содержащих периодические коэффициенты. Дальнейшее развитие кибернетики электрических систем требует уточнения математического описания режима системы с точки зрения технико-экономических показателей. Без этого уточнения и без установления критериев технико-экономической оптимальности возможности цифровых вычислительных машин и кибернетики не могут быть использованы 1. Общий анализ работы системы и анализ распределения нагрузок между станциями системьи методом неопределенных множителей Ла- гранжа позволяют получить методы, указывающие условия, при которые стоимость энергии, отдаваемой потребителю, будет минимально возможной. Разработка такого анализа в виде методов относительных приростов (удельных экономии) или методов непосредственных проб (Монте- Карло) или же «методов градиента», находящих экономический оптимальный режим, — задача, которую необходимо решить в первую очередь. Однако, имея уравнения переходных процессов, позволяющие установить, как качественно и количественно протекает переходный процесс при любом возмущении, и уравнения для установления режима, оптимального по экономическим показателям, мы еще не будем иметь достаточно сведений для оптимального кибернетического управления системой. В работе системы должны быть наряду с экономичностью обеспечены качество энергии и надежность работы» системы в целом, включая и надежность работы регулирующих и управляющих устройств. Поэтому обязательным условием для реализации кибернетического управления системой должно быть установление критериев качества работы системы. Качество электроэнергии характеризуется двумя основными показателями: поддержанием напряжения у потребителя и поддержанием частоты в системе или в отдельных ее объединенные частях. Из критериев качества напряжения наиболее перспективным представляется применение интегрального критерия, предложенного Аире. Этот критерий оценивает качество поддержания напряжения с учетом величины, длительности и вероятности его отклонения. Вместо необоснованных «допустимых пределов отклонения» этот интегральный критерий позволяет определять вероятное время работы сети с различными отклонениями. Приближенно качество напряжения в сети может оцениваться с помощью специального интегрального вольтметра, замеряющего указанный выше критерий. Аналогичный интегральный критерий может быть предложен и для оценки поддержания частоты. Таким образом, от прямых измерений, которыми раньше характеризовали режим системы, все в большей и большей степени переходят к измерениям косвенных величин, характеризующих работу системы как сложную, с вероятностными процессами и помехами, свойственными кибернетической системе. 1 Вопросы конструкции вычислительных машин и деталей их эксплуатации в кибернетику электрических систем не входят. 19—572 289
Новые критерии должньи рассматриваться как .показатели, по которым должно проводиться регулирование системы. Результирующие условия оптимального регулирования должны» находиться, с учетом всех показателей надежности и качества режима. Дальнейшей, можно полагать центральной, задачей кибернетики будет создание автоматических самонастраивающихся устройств, обеспечивающих рассмотренные выше критерии. Развитие этих устройств должно идти постепенно с применением устройств регулирования, основанных на технике непрерывных математических машин, и устройств, основанных на технике дискретных математических машин. К первым — с точки зрения кибернетики еще весьма несовершенным — относятся созданные сейчас регуляторы возбуждения сильного действия, которые будут в дальнейшем развиваться в самонастраивающиеся системы регулирования (см. рис. 10). Ко вторьим устройствам относятся регуляторы и устройства, выполненные с помощью цифровых вычислительных машин. Оптимальное распределение нагрузок между станциями системы или системами проводится именно с широким использованием таких машин. Использование машин здесь ограничивается пока вычислением оптимального режима с выдачей результатов вычислений диспетчеру. Дальнейшее развитие должно предусматривать выдачу сигналов для кибернетического управления системой аналогично тому, как это «показано на рис. 7. Трудности, возникающие при переходе от ручного или полуручного управления системой к автоматическому и далее к кибернетическому управлению, в настоящее время связаны с недостаточной разработкой технико-экономических показателей оптимальности режима, отсутствием датчиков для преобразования режимных параметров, которые должны вводиться в машину, недостаточной ясностью, какие именно из этих параметров должньи быть измерены для исчерпывающей характеристики работы системы. Несомненно, что эти задачи будут в ближайшее время решены. Следующий этап исследований должен составить анализ возможности и целесообразности применения сверхбыстродействующих машин для оптимального управления системой в (переходных процессах. Такое управление, как уже [упоминалось выше, может 'мыслиться так: по полученной информации о характеристике возмущения (по изменениям параметров режима) машина вычисляет будущий характер протекания, процесса и проводит те или иные операции, меняя параметры устройства автоматического регулирования (коэффициенты усиления, потолки и т. п.), чтобы обеспечить оптимальное (отвечающее заданным критериям оптимальности) протекание процесса. При регуляторе с поиском далее будут производиться .пробы, и в соответствии с .реакцией системы на эти пробы должна корректироваться настройка устройств регулирования и управления. Возможен и другой подход; например сопоставление с заранее вычисленными типовыми случаями и т. д. Роль того или иного типа машин при регулировании выявит практика. Широкая группа исследований должна быть посвящена анализу работы электрической системы, в целом имеющей кибернетическое регулирование и управление. В числе этих вопросов необходимо рассмотреть следующие системы, содержащие различные способы кибернетического регулирования: а) самоизменяющейся уставкой — настройкой; б) с самоизменяющейся программой или алгоритмом действия; в) с самоизменяющимися параметрами и самоизменяющимися нелинейными характеристиками или алгоритмом преобразования; г) с самоизменяющейся структурой; 290
д) различного рода системы/обеспечивающей инвариантное регулирование. Планомерное рассмотрение этих частных вопросов подведет к созданию общей теории автоматически регулируемых электрических систем. Необходимо отметить, что анализ указанных выше систем должен содержать отыскание необходимых «и достаточных условий устойчивости регулируемой системы в целом. ВЫВОДЫ 1. Рассмотренный круг вопросов и задач, которыми должна заниматься кибернетика электрических систем, конечно, не может быть полным и не может не быть спорным. 2. Новизна вопроса позволяет считать все сказанное только материалом для обсуждения. Однако уже можно настаивать на том, что новая научная дисциплина — «кибернетика электрических систем» должна обладать теми характерными чертами, которые намечены в трех разделах настоящей статьи. 3. Мысль о неразрывности методов математического анализа и физического (натурного и модельного) эксперимента, подчеркнутая нами, •подтверждается всем развитием практики регулирования и автоматического управления электрической системой. Только имея определенные возможности постановки опытов, можно 'быстро внедрить разрабатываемые новые устройства кибернетического типа. Попытки противопоставления опыта и математического анализа, предложения об отказе от эксперимента и 'моделирования должны быть осуждены и, напротив, должно быть «подчеркнуто, что «кибернетика электрических систем» предусматривает синтез этих методов. В том определении понятия «кибернетика электрических систем», которое выдвинуто в настоящей статье, объединены разнородные и уже известные теоретические положения, но это обстоятельство отнюдь не противоречит тому, что с помощью общих идей кибернетики из этих положений создается единая теория, единая научная дисциплина, заполняющая определенные пробелы в учении об электрических системах и ориентирующая его на связь с другими отраслями наук, на определенный научный синтез. ЛИТЕРАТУРА' 1. Цянь Сюэ-сэнь, Техническая кибернетика, Изд. иностранной литературы, 1956. 2. И в а х н е н к о А. Г., Техническая кибернетика, Гостехиздат, УССР, 1959. 3. Маркович И. М., Энергетические системы и их режимы, Госэнерго- издат, 1957. 4. Веников В. А., Электромеханические переходные процессы в электрических системах, Госэнергоиздат, 1958. 5. Веников В. А., Маркович И. М., Сов а лов С. А., Т а ф т В. А., Ц у к е р н и к Л. В., Применение вычислительной техники при эксплуатации и проектировании энергетических систем, Киев, 1960. 6. В е н и к о в В. А., Взаимоотношения натурного и модельного эксперимента математического моделирования и счетной техники при расчетах режимов электрических систем, Доклад на Первом Международном конгрессе ИФАК, I960. 7. Веников В. А., Задачи современного автоматического регулирования электрических систем, Научные доклады высшей школы, «Энергетика», 1958, № 1. 8. Веников В. А., Кибернетика электрических систем, Известия высших учебных заведений, «Энергетика», 1960, № 9. 9. Сборник «Применение счетно-решающих устройств в электрических системах», В. А. Веников, Введение. 10. Кулик В. Т., Некоторые методы моделирования энергетических систем по данным их нормальной работы, «Автоматика», 1960, № 3, Киев. 11. Леонов Ю. П., Липатов Л. Н., Применение статистических методов для определения характеристик объектов, «Автоматика и телемеханика», 1959, № 9. 1 Список не является библиографией и содержит только использованную литературу. 19* 291
12. Ц у к е р н и к Л. В., Разработка регулятора возбуждения для синхронного двигателя, Энергетика и электропромышленность, ИТИ, Киев, 1, 1961. 13. Месарович М., Обрадович Л., Калич Д., Спиридоно- в и ч С, Статистические методы исследования энергетических систем, Доклад на конференции СИГРЭ, 1960. 14. Веников В. А., Солдатки на Л. А., К вопросу о критериях качества электроэнергии и качества автоматического регулирования режима электросистем, «Электричество», 1959, № 12. 15. )Сборник «Динамические характеристики промышленных объектов», Изд. иностранной литературы, Москва, 1960, Я. Г. Весткотт, Анализ динамики процессов по данным нормальной эксплуатации. И. Я. АКСЕНОВ ТРАНСПОРТНЫЕ ПРОБЛЕМЫ КИБЕРНЕТИКИ 1. ГОСУДАРСТВЕННОЕ ЗНАЧЕНИЕ ТРАНСПОРТА В СССР Значение транспорта в нашей стране, которая является величайшей континентальной страной мира,чрезвычайно велико. Известно, чтоСовет- ский Союз занимает площадь в 22,4 млн. км2, или иначе 7б часть суши земного шара. При таких масштабах территории транспорт СССР представляет собой поистине кровеносную систему государства. Он обеспечивает материальное производство, связывает промышленность и сельское хозяйство, цементирует в единое целое многочисленные области и районы страны, способствует широкому общению людей и обмену между ними материальными, духовными и художественными ценностями. Сказанного вполне достаточно, чтобы рассматривать транспорт в числе важнейших отраслей народного хозяйства СССР и первостепенных объектов приложения науки. Однако для более полного понимания важности проблем необходимо добавить, что транспорт поглощает огромные материальные и денежные средства. Он потребляет около 1/4 всего производимого топлива, У4 металла, 10—12%'леса и т. д. Транспортные издержки у нас достигают сейчас около 15 млрд. руб. Наконец, следует отметить, что транспорт является сферой приложения труда многих миллионов людей, повышение производительности которого является задачей исключительной важности. Таким образом, транспорт представляет собой важную, сложную и крупную отрасль народного хозяйства, прогресс которого невозможен без широкого использования в ней достижений современной науки. При этом следует подчеркнуть, что совершенствование всей системы транспорта имеет не только отраслевое (внутритрэкспортное), а огромное общегосударственное значение. 2. МАСШТАБЫ ХОЗЯЙСТВА И СПЕЦИФИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РАБОТЫ ТРАНСПОРТА История показывает, что транспорт и прежде всего железнодорожный транспорт на всех этапах своего развития был одним из первых и крупнейших потребителей новейших достижений науки, в частности, механики, оптики, электротехники, радиоэлектроники. Многие средства автоматики и телемеханики, например такие, как автоблокировка, авторегулировка, диспетчерская централизация и г. д., бьми изобретены специально для транспорта и исходя из его потребностей, что свидетельствует о том, что во многих случаях транспорт выступает заказчиком перед наукой. 292
Уже теперь нет сомнений в том, что и кибернетика .найдет на транспорте широчайшее применение. Однако для постановки- конкретных научных исследований необходимо определить возможные и наиболее эффективные сферы применения этой новой науки на транспорте. В связи с этим следует дать хотя бы краткий анализ масштабов хозяйства транспорта и его специфических условий, ведущих к необходимости автоматизировать его процессы. СССР обладает железнодорожной сетью общей протяженностью более .126 тыс. км. Это — крупнейшая сеть в мире с единым централизованным управлением. По протяжению наша сеть занимает второе место в мире после США, но по объему перевозок и качеству эксплуатации наши железные дороги не имеют равных в мире. Более того, обладая сетью в 11—12% мирового протяжения железных дорог, наш железнодорожный транспорт дает около 90% мирового грузооборота. Несомненно, что в ближайшие годы грузооборот наших железных дорог будет равен грузообороту железных дорог всех остальных стран мира. Это показывает, насколько велики объем и напряженность в работе железных дорог СССР. Наша страна располагает сетью в 500 тыс. км речных путей, и хотя используется для судоходства и сплава пока лишь 132 тыс. км этих путей, действующая сеть водных путей у нас значительно больше, чем в любой другой стране мира. В будущем же эта сеть будет расти. Большую работу выполняет морской транспорт, имеющий огромные перспективы дальнейшего развития. Сеть автомобильных дорог в нашей стране составляет в целом около 1 500 тыс. км, но с твердым покрытием пока только 236 тыс. км. Конечно, этого далеко не достаточно, и автомобильные дороги у нас будут интенсивно строиться. Ускоренными темпами развивается воздушный транспорт. По протяженности сети внутренних воздушных Л1иний СССР занял первое место в мире, а по общему объему перевозок — второе место, уступая пока только США. Доля авиатранспорта в обслуживании пассажирских перевозок непрерывно растет. Ежегодно на всех видах транспорта при погрузке и выгрузке перерабатывается около 15 млрд. я груза, причем в каждый момент на транспорте находится 17—20 млн. я груза на сумму 38—40 млрд. руб. в качестве как бы оборотного грузового фонда. Вместе с этим транспорт имеет свою весьм,а характерную и ярко выраженную специфику, на которой стоит остановиться. Она заключается прежде всего в том, что. являясь, по Марксу, четвертой материальной отраслью производства, транспорт не создает новых материальных ценностей, а лишь продолжает производственный процесс, перемещая грузы в пространстве. В силу этого транспорт не может резервировать свою продукцию (тонно-километры), поскольку он реализует ее в процессе производства. В связи с этим транспорт для выполнения любого требования по перевозкам либо должен иметь большие резервы мощности, либо обладать особо высокой мобильностью при относительно небольших резервах технического вооружения. Еще до революции, и в особенности в советское время, инженеры- транспортники шли по второму пути — пути повышения маневренности железных дорог и других путей сообщения при минимально необходимых резервах мощности, поскольку этот путь являетсяв более разумным. Не вдаваясь в подробности, подчеркнем, что кибернетика является качественно новым средством для дальнейшего значительного повышения маневренности транспорта. Вторая особенность заключается в том, что основные средства транспорта находятся в непосредственном и постоянном взаимодействии I 293
с внешними условиями и хотя транспорт работает под открытым небом и различные внешние условия (температура, осадки, ветер и т. д.) являются источником постоянных возмущений, воздействующих на его процесс, ои обжзан действовать непрерывно и по расписанию. Фактор времени для транспорта имеет особое значение не только потому, что транспорт обязан работать строго по расписанию, но и потому, что подвижной состав и находящиеся в нем грузы постоянно меняют свое расположение так, что каждый день, каждый час, каждую минуту создается новая ситуация «с расположением локомотивов, вагонов и грузов на сети. Это обстоятельство требует быстрых, оперативных, а главное правильных решений. Транспорт не терпит промедлений, так как на нем при большой густоте перевозок быстро развеваются эксплуатационные затруднения, ликвидация которых очень сложна. Достаточно иногда допустить такое затруднение в течение нескольких часов, как ликвидация образовавшейся из-за этого «пробки» потребует нескольких суток, а в особо неблагоприятных случаях и нескольких недель,. В настоящее время средняя густота движения на железных дорогах превысила 11 млн. т* км/год, а к концу «семилетки она, по-видимому, •приблизится к .15 млн. т • км/год. Естественно, что в этих условиях эксплуатационные затруднения чреваты весьма серьезными последствия- м.и, которые можно предотвратить, если будет повышено качество оперативного управления транспортным процессом, а необходимые «меры станут приниматься без промедлений. Уже теперь командному и руководящему составу, занятому оперативным регулированием движения на железнодорожном транспорте, часто не хватает времени для основательного анализа обстановки и выбора методов регулирования, поскольку ситуация на транспорте меняется очень быстро. Только кибернетика даст возможность полной автоматизации процессов оперативного управления перевозочным процессом и, ло-видимо- му, кардинально решит эту проблему;. Третьей особенностью массового транспорта является то, что он оперирует огромными количествами подвижных средств: вагонов, поездов, локомотивов, судов, автомашин, самолетов, местоположение которых непрерывно меняется. Общий парк локомотивов, вагонов, автомашин, судов, самолетов составляет много миллионов. Эта масса дорогих, сложных транспортных единиц нуждается в непрерывном управлении для обеспечения траиспортных потребностей народного хозяйства и рационального использования всех .средств. Транспорт непосредственно связан с громадным числом отправителей и получателей. Он осуществляет начальные и конечные операции ежедневно на многих тысячах пунктов, перемещая огромные массы самого разнородного груза и пассажиров. В частности, железные дороги СССР имеют 8 000 пунктов погрузки и 12 000 пунктов выгрузки. Используя вагоны в несколько раз лучше, чем зарубежные страны, наш железнодорожный транспорт работает в условиях значительно меньшей путевой емкости для вагонного парка. Эта особенность требует более высокого уровня управления подвижным составом, чем на железных дорогах других стран. Указанная массовость средств и связей транспорта с клиентурой вызывает необходимость затрат большого труда на переработку огромного объема информации в виде различных сведений и данных. Резкое сокращение трудоемкости при одновременном повышении качества всей этой работы может дать только современная электронная вычислительная техника. Четвертой особенностью транспорта является более тесная взаимо- 294
связь и взаимодействие отдельных его элементов, производственных единиц и подразделений, чем это имеет место в других отраслях народного хозяйства. Таковы основные особенности, которые существенно отличают транспорт, прежде всего рельсовый, от других отраслей народного хозяйства. К сожалению, эти важные особенности транспорта не всегда и не всеми учитываются при решении оперативно-технических задач. Однако их начинают остро чувствовать в периоды, когда изменяются установившиеся потоки грузов и когда к транспорту предъявляются перевозки» резко изменяющиеся во времени и в географическом отношении. Не случайно, что в годы войны, когда часто нарушался установившийся ритм работы транспорта, недостаток маневренности вызывал много серьезных осложнений. Все эти специфические особенности транспорта могут отлично учитываться кибернетическими машинами. Благодаря быстродействию, огромной емкости запоминающих устройств и способности решать логические задачи современная вычислительная техника может непрерывно следить за расположением вагонных «и локомотивных парков на всех участках больших -полигонов сети, улавливать неблагоприятные тенденции и обеспечивать эффективное предупредительное регулирование. 3. СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ КИБЕРНЕТИКИ НА ТРАНСПОРТЕ Транспорт СССР представляет собой гигантскую динамическую систему, требующую непрерывного оперативно-технического управления перевозочным процессом. Управление перевозочным процессом в настоящее время осуществляется с достаточно большим напряжением в работе оперативно- распорядительного и оперативно-технического персонала, который должен непрерывно преодолевать возникающие трудности для выполнения заданных перевозок при наилучших технико-экономических и эксплуатационных результатах. Это напряжение в работе командного и руководящего составов транспорта обусловлено не только высокими темпами роста нашего хозяйства в целом, но и тем несоответствием, которое все более и более проявляется между современными масштабами сети путей сообщения, невиданно возросшим объемом перевозок и качественно новой техникой, с одной стороны, и системой оперативного управления — с другой. Можно констатировать, что до последнего времени систем.а и особенно средства управления эксплуатационной работой оставались на уровне прежних лет, если не считать существенного усовершенствования связи и прежде всего телефонной связи. В частности, на железнодорожном транспорте большими и трудоемкими работами являются составление планов перевозок, разработка основных документов, определяющих систему (организацию) движения (графики движения поездов, планы формирования, технологические процессы, технические нормы эксплуатационной работы), при оперативном руководстве движением поездов, статистический учет и пр. В качестве приборов, облегчающих умственный труд человека при этих работах, применяются обьичные конторские счета, реже логарифмические линейки, арифмометры и лишь в отдельных случаях более усовершенствованные счетные машины типа комптометров и т. in. Таким образом, если не считать фабрик механизированного учета, где сравнительно давно применяются более или менее совершенные механические вычислительные машины, работающие на перфокартах, аппарат железных дорог не имеет новых методов и приборов, кардинально облегчающих и ускоряющих умственный труд руководящих и инженерно-технических работников транспорта как в процессе опера- 29S
тивного управления, так и при разработке важных технических документов. Современная кибернетика является именно тем средством, которое дает принципиально новую основу для решения многих трудных проблем планирования и оперативного управления транспортным процессом на основе автоматизации инженерно-технических расчетов. Вот почему кибернетические машины, т. е. машины, получающие, перерабатывающие и выдающие информацию, должны найти себе самое широкое применение в различных областях нашего транспорта. В настоящее время можно наметить семь таких основных областей, а именно: 1. Автоматизация управления отдельными транспортными единицами и технологическими процессами отдельных предприятий и подразделений. 2. Автоматизация разработки основных технических документов, определяющих организацию движения на транспорте (графики движения поездов, планы формирования, технологические процессы, технические нормативы эксплуатационной работы и т. д.). 3. Автоматизация оперативного управления «перевозочным «процессом и 'прежде всего автоматизация регулирования 'перевозок на транс-, порте. 4. Автоматизации расчетов при планировании перевозок. 5. Автоматизация всех видов учета, отчетности и статистики|. 6. Автоматизация материально-технического снабжения. 7. Автоматизация научных и инженерных расчетов. В .перечисленных выше областях кибернетические машины должны использоваться как в качестве обычных вычислительных, так и в качестве управляющих машин. 4. АВТОМАТИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ЕДИНИЦАМИ Движение каждой транспортной единицы происходит в сложных условиях постоянного взаимодействия с внешней средой. Независимо от этого при движении каждой транспортной единицы требуется соблюдение: а) срочности, т. е. установленного расписания; •б) безопасности движения; в) экономичности. В связи с этим возникает необходимость контроля правильности работы отдельных агрегатов и движения единиц, т. е. требуется постоянный замер скорости, пройденного пути, реализуемой мощности, давления пара (для паровозов) и газа, температуры, числа оборотов двигателя, расхода топлива и т. д. Водитель, пользуясь своими органами чувств, непосредственно не может учесть все эти требования, и поэтому для помощи ему в ходе технического прогресса стали появляться соответствующие счетчики, манометры, спидометры и другие более -сложные приборы для замера скорости, пройденного пути, режима работы двигателя и т. in. Каждая современная активная единица транспорта имеет при главном двигателе целую серию таких приборов для контроля режимов работы различных агрегатов и для управления машиной в целом, а также для контроля процессов взаимодействия транспортной единицы с внешней средой. Известно, что современные локомотивы, суда и, в особенности, самолеты имеют десятки и даже сотни подобных приборов. В ряде случаев,(на самолетах, судах и локомотивах) один человек не может наблюдать за движением, показаниями приборов и обслуживать машину. Поэтому функции управления разделены между машинистом и .помощником, первым и вторым пилотами и т. д. Электрификация и дизелизация транспорта в сочетании с автоматическим контролем за работой отдельных агрегатов освободили водн- 296
P телей от какой-либо существенной физической нагрузки. Машинист и его помощник на электровозе или тепловозе, например, работают в светлой, теплой кабине, имеют удобньпе кресла и практически затрачивают ничтожные физические усилия для манипуляции .рычагами и кнопками. Однако, как показывает опыт, машинисты современных электровозов и тепловозов чувствуют значительную усталость в конце смены. Причиньи этого заключаются прежде всего в том, что растут мощность транапортных единиц, скорость и густота движения, а вместе с ними и нервное напряжение людей, управляющих этими единицами. В самом деле, вести пассажирские поезда с большой скоростью, обусловленной расписанием, при интервале между попутными поездами в 1,5—3 мин (что характерно для линий метро и «пригородных поездов) — дело далеко не легкое. Сложно также вести тяжелые грузовые поезда весом 4 000—5 000 г со скоростью 80 mt/ч при большой густоте движения. Вот почему возникла новая проблема — проблема автоматизации управления отдельными транспортными единицами и прежде всего шоездами (локомотивами), судами и самолетами. Нужно> -к этому добавить, что на многих единицах до сего времени внимание водителей обычно сосредоточено на ^приборах контроля безопасности и 'бесперебойности работы двигателя, скорости движения и величины пройденного пути. Экономичность же работы транспортных средств остается пока за пределами непосредственного влияния человека, так как практически нет еще -приборов, информирующих водителя об этой стороне работы единицы. Таким образом, возникает необходимость снять излишнее нервное напряжение у человека при ведении крупных транспортных единиц й одновременно повысить экономичность их работы. Электронные вычислительные машины позволяют в принципе идеально решить эту задачу. Эти машины быстро и эффективно производят тяговые расчеты и позволяют затем использовать лучшие варианты этих расчетов для ведения поездов в каждой отдельной точке пути. Летом 1958 г. на одном из подмосковных пригородных участков проводилась экспериментальная проверка автомашиниста. В 1960 г. было построено два промышленных образца таких устройств. «Автомашинист»— это малогабаритная вычислительная машина, -смонтированная на ферритах, в блоке памяти которой закодированы параметры времени и скорости для -каждой контрольной точки »пути; управляющий 'блок- машины непосредственно действует на тяговые двигатели локомотива. Таким образом, автомашинист, снабженный программой ведения поезда, автоматически увеличивает и снижает скорость в соответствующих точках пути, останавливает поезд ка станциях и в любой точке пути при соответствующем сигнале. Во время следования поезда вычислительная машина получает от соответствующих датчиков сведения о скорости движения, пройденном пути и времени и выбирает для каждого отрезка пути наивыгоднейший режим работы локомотива. Автомашинист резко облегчает труд человека (машиниста) и позволяет точно соблюдать график движения не только в целом на перегоне, но и в каждой отдельной точке перегона, обеспечивая 'более полную безопасность движения и существенно экономя электроэнергию. Эти качества особенно ценны для метрополитенов и пригородных участков железнодорожных линий с большой густотой движения (200 пар поездов и выше в сутки). Вместе с этим автомашинист позволяет в ряде случаев ограничиться одним лицом на локомотиве вместо двух. Попытки автоматизации ведения локомотива были сделаны также во Франции за счет системы радиоуправления. Но, по-видимому, эта система является менее перспективной. 20—572 297
5. АВТОМАТИЗАЦИЯ РЕГУЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ НА СТАНЦИЯХ И УЧАСТКАХ Важное значение имеет кибернетика для автоматизации регулирования движения поездов в пределах станций и участков. Еще в период зарождения железных дорог оказалось, что как только на линии появилась вторая транспортная единица, сразу же возникла проблема обеспечения взаимной безопасности и 'бесперебойности их движения при сохранении требований срочности и экономичности. Казалось бы, только на воздушном транспорте, использующем трехмерное пространство, нет влияния одних единиц (самолетов) -на другие, но фактически и для самолетов установлены определенные воздушные коридоры, ограничивающие свободу .их движения. Что касается морского транспорта, то движение его единиц в принципе .происходит в двухмерном пространстве. Однако и морские суда следуют по определенным курсам, а на подходах к портам часто могут использовать только узкий фарватер. Речной и автомобильный транспорты пользуются двухмерным пространством в резко ограниченных масштабах. Что же касается железнодорожного транспорта, то ело единицы по существу имеют только свободу линейного движения. Для того чтобы обеспечить безопасность движения всех транспортных единиц, были созданы специальные системы и средства регулирования движения. К ним следует прежде всего отнести автоблокировку, авторегулировку, электроцентрализацию стрелок и сигналов локомотивную сигнализацию, диспетчерскую централизацию и т. д. Эти средства не только обеспечили резкое повышение безопасности движения, но и позволили увеличить скорость движения и экономичность работы, а также сократить обслуживающий штат. Однако многие функции регулирования движения все же остались за человеком. Массовость движущихся транспортных единиц на маждом отдельном отрезке пути выдвигает вторую проблему — пол.ное автоматическое регулирование взаимного движения поездов на станциях и участках. Эта проблема актуальна и для регулирования движения самолетооз на подходах к аэродрома!м, а также для регулирования движения судов по каналам, узким фарватерам и на подходах к портам. На железных дорогах необходимо полностью автоматизировать подготовку маршрутов для пропуска поездов через станции. В связи с ростом густоты движения на ряде станций пришлось отказаться от систем электрической централизации, при которых для перевода -каждой стрелки и сигнала имеются индивидуальные рукоятки, так как на выборочный перевод 10—15 стрелок затрачивалось слишком много -времени. Взамен были сконструированы маршрутные системы, при которых маршрут из любого числа стрелок готовится нажатием двух кнопок. Однако когда через станцию за сутки проходит 200—250 пар поездов, нужно готовить 800—1 000 маршрутов для приема и отправления. Нередко к этому еще добавляется 300—400 маршрутов для маневровых передвижений. Если учесть, что движение поездов осуществляется неравномерно, то дежурный по станции в часы «пик» вынужден готовить 4—5 маршрутов в минуту, причем часто бывает необходимо одновременно подготовить несколько маршрутов. Вот почему на крупных станциях, имеющих даже самую совершенную систему централизации — маршрутную, в силу большой густоты движения дежурный по станции с трудом успевает своевременно готовить маршруты приема и отправления поездов. В ряде случаев, как, например, это сделано на одной из пассажирских станций Московского узла, за пультом управления стрелками и сигналами сидят два дежурных по станции, из которых один ведает одной стороной станции, а второй — другой стороной. Такое вы- 298
f нужденное решение не является лучшим, так как фактически ведет к двойственности командования, что нецелесообразно, не говоря уже о расходе -на удвоенный штат дежурных по станции. Выход из создавшегося положения дает применение системы централизации с программным управлением. При этой системе вся информация по подготовке маршрутов перфорируется на ленте (в последовательности, вытекающей из расписания), а затем эти маршруты осуществляются автоматически по мере прохода .поездов. Сейчас разрабатываются промышленные образцы такой централизации для магистральных железных дорог. По сообщениям иностранной печати, в Лондоне в 1958 г. были введены в эксплуатацию две установки 'электроцентрализации с программным управлением для метро при движении в 900 поездов в сутки. В 1960 г. были введены еще две установки с автоматическим опознаванием приближающегося к станции поезда. Особую задачу представляет автоматизация регулирования движения поездов на участке. Она автоматизируется в настоящее время за счет диспетчерской централизации. При диспетчерской централизации на всех станциях участка, как правило, нет дежурных по станции. Их функции выполняет один диспетчер, на (пульте управления которого сосредоточены рукоятки управления стрелками и сигналами всех станций. Такая телемеханическая система дает достаточно высокую степень механизации перевода стрелок и сигналов, но не автоматизирует процесс регулирования, так как диспетчер должен непрерывно следить за индикаторами, быстро выбирать схему пропуска поездов и, переводя рукоятки, своевременно готовить 'маршруты .и открывать сигналы. Опыт работы диспетчеров «на подобных участках показывает, что с удлинением участков и ростом размеров движения диспетчер временами не успевает обеспечить своевременный перевод стрелок и сигналов для движущихся (поездов, а также подготовку и передачу приказов и сбор сведений. Поэтому на ряде участков в помощь диспетчеру выделены дополнительные операторы, которые преимущественно готовят диспетчерские приказы и фиксируют различные данные. Но и при наличии таких помощников все же бывают затруднения в подготовке маршрутов, так как густота движения непрерывно растет. Для ликвидации этого недостатка предложена система диспетчерской централизации с предварительным набором маршрутов. Такая систеима разработана у нас и имеется за рубежом. В частности, система с возможностью предварительного набора трех маршрутов осуществлена во Франции на участке, прилегающем к Дижону. Она допускает предварительный набор маршрута для пропуска одного поезда по главному пути, затем набор маршрута для пропуска второго очередного поезда на боковой путь, и маршрута для пропуска третьего очередного поезда снова по плавному пути. Когда диспетчер закончит набор маршрутов, система работает автоматически: по проходе первого поезда по главному пути стрелки автоматически переводятся на боковой путь (открывая соответствующий сигнал), по проходе второго поезда стрелки также автоматически устанавливаются на главный путь. К сожалению, и это нововведение не решает всех задач. За последнее время выявилось новое обстоятельство. Некоторые диспетчеры стали жаловаться на большую усталость глаз в связи с необходимостью непрерывно наблюдать за всеми контрольными лампочками, смонтированными на табло. За рубежом (в Швеции, США, и др.) попытались устранить этот недостаток устройством отдельного выносного табло, располагаемого на достаточно далеком расстоянии от диспетчера. На столе же диспетчера устанавливается специальный прибор — манипулятор с комплектной клавиатурой для управления стрелками и сигналами. 20* 29$
Вое эти устройства помогают диспетчеру, но не решают основной проблемы—автоматизации самого регулирования, т. е. выбора наивыгоднейшего варианта пропуска поездов через участок. Подобная задача может решаться только с использованием методов кибернетики и электронной вычислительной техники. Если электронная вычислительная машина будет связана с контрольными пунктами (стрелками и сигналами) участка и получит соответствующую программу, вытекающую из графика движения .поездов, то такая машина не только освободит дис- летчера от перевода рукояток и наблюдения за лампочками, обеспечивая движение поездов по графику, но и в случае сбоя в движении выберет самый лучший вариант регулировочных мер. Пока неизвестно, чтобы ^подобная задача была разрешена где-либо практически .на железной дороге. Однако электронные установки для регулирования уличного движения созданы. Так, в Ленинградском исследовательском институте связи имени М. А. Бонч-Бруевича разработана электронно-релейная установка для автоматического учета движущегося транспорта и регулирования его на уличных перекрестках. Она имеет датчики, представляющие собой катушку, расположенную под проезжей частью дороги (улицы) в 80—100 м от перекрестка на каждой правой стороне улицы. Следовательно, на обычном перекрестке размещаются четыре датчика. Каждый датчик представляет собой колебательный контур, создающий высокочастотное магнитное поле. Проходящие над датчиком автомашины нарушают -магнитное поле, изменяя тем самым настройку колебательного контура, что служит сигналом о подходе автомашины к перекрестку. Автоматический светофор меняет свои показания в зависимости от 'числа автомобилей, стоящих у красного сигнала светофора; -продолжительности -стоянки первого автомобиля, остановившегося у красного сигнала; числа автомобилей, следующих в поперечном направлении под зеленый сигнал 'Светофора. Описанная установка автоматически считает число транспортных единиц, следующих через перекресток по каждой улице, и фиксирует это число на счетчиках; автоматически меняет продолжительность горения того или иного сигнала светофора для каждой из пересекающихся улиц в зависимости от интенсивности движения на них; обеспечивает *премущественный проезд автомашин на основных магистралях за счет изменения режима работы светофора; запоминает одиночные автомашины, подходящие к красному сигналу, и пропускает эти машины через перекресток в интервале между транспортными средствами, движущимися по пересекающей улице. При отсутствии интервала, достаточного для проезда одиночной машины, электронно-релейное устройство может переключить светофор -для пропуска этой машины по истечении определенного заданного времени; обеспечивает сокращение времени простоя автомашин у красного сигнала по мере накопления машин; учитывая невозможность мгновенно остановить движущуюся автомашину, при подходе к светофору двух машин по пересекающимся улицам пропускает беспрепятственно ту из них, которая следует на зеленый сигнал светофора. Кроме того, такая установка обеспечивает проход пешеходов через определенные промежутки времени, устанавливаемые заранее при помощи соответствующей регулировки и в зависимости от интенсивности движения автотранспорта, а также позволяет изменять время горения желтого сигнала на светофоре в пределах от 0,5 сек до 1,5 мин и обеспечивает преимущественный пропуск через перекресток специальных машин, в том числе пожарных и автомашин скорой помощи, если эти машины имеют датчики в <виде катушки индуктивности, через которую пропускается пульсирующий ток. Действующий макет такого автоматического светофора экспони- Ш
*f руется на Выставке достижений народного хозяйства ССОР. Опытные экземпляры иопытываются и в условиях уличного движения. •В Нью-Йорке для регулирования уличного движения на 1120 перекрестках применяется электронная вычислительная машина. Получая сигналы с каждого перекрестка о времени стоянки первого .автомобиля,. остановившегося у закрытого -силнала, о числе автомашин, ожидающих пропуска в каждый данный момент у красного сигнала, и о числе машин, следующих под зеленый сигнал, автомат решает задачи регулирования и переключает уличные светофоры. 6. АВТОМАТИЗАЦИЯ МАНЕВРОВОЙ РАБОТЫ НА СТАНЦИЯХ Требования массовости и экономичности перевозок привели в ходе технического развития транспорта к системе перемещения грузов и пассажиров в поездах (составах) и в связи с этим к обособлению энергетической установки от повозок для размещения груза и пассажиров. • Так появились локомотивы, буксиры, автотягачи и соответственно вагоны, баржи, прицепы и т. д. Составление поездов из различных повозок -потребовало переформирования составов в различных пунктах. В связи с этим на железных дорогах, например, сооружены сортировочные станции, на речном транспорте — формировочные рейды и т. п. Для производства маневров на станциях выделяются парки, где работают маневровые локомотивы и бригады людей. На крупных сортировочных станциях сооружены сортировочные горки—искусственное возвышение, связанное с 20—40 путями сортировочного парка. Состав подается на горку, где вагоны расцепляют и они скатываются под действием силы тяжести на соответствующие пути сортировочного парка. Таким способом вагоны сортируются по ряду признаков (станции назначения, род груза, тип вагонов и т. п.). Состав из 70—«80 вагонов при 40—50 отцепах * сортируют за 6—10 мин. Наблюдения и исследования показали, что различные вагоны имеют разные ходовые качества и поэтому, спускаясь с горки, движутся с .разными скоростями. Если впереди движется отцеп с большим сопротивлением движению («плохой бегун»), а вслед за ним с малым ((«хороший бегун»), то в стрелочной зоне, где различные отцепы имеют совместный путь следования, хороший бегун нагоняет плохого. В этом случае оператор или стрелочник не успевает перевести соответствующие стрелки и второй отцеп попадает на «чужой» путь, нарушая ход сортировки. В отдельных случаях такой нагон заканчивается опасным для вагонов и грузсуз ударом. Для предотвращения таких случаев сконструированы горочные замедлители (путевые тормоза). С помощью горочных замедлителей2 оператор производит: а) интервальное торможение, чтобы обеспечить между каждыми двумя последовательными отцепами минимальные интервалы, необходимые для перевода стрелок и исключения столкновений отцепов в стрет лочной зоне; б) целевое торможение с таким расчетом, чтобы отцепьи доходили до вагонов, стоящих на путях парка, но скорость соударения их не превышала 1,5 м/^сек. До настоящего времени операторы, управляющие стрелками и заг 1 Под отцепом понимается один или несколько вагонов (в группе), следующих с горки на какой-либо один путь сортировочного парка. 2 Мощные электропневматические или гидравлические тормоза, расположенные на спусковой (наклонной) части горки. Тормозные балки располагаются сбоку рельсов и во время торможения захватывают колеса вагонов, чем замедляют их движе-» ' ние. Управление замедлителями осуществляется из центрального пункта. 301
медлителями, не 'имеют приборов для оценки ходовых качеств каждого отцепа, а также для измерения скорости и возможной (ожидаемой) дальности движения различных отцепов. Поэтому они осуществляют торможение, основываясь на визуальном наблюдении, опыте и интуиции. Между тем скорость и дальность пробега отцепа зависят от многих условий, в частности от трения в буксах, от состояния бандажей и рельсов (сухие, влажные, .в масле, в песке, в снегу и т. д.), от температуры воздуха, силы и .направления ветра, типа вагона (крытый, платформа, цистерна), степени его загрузки или веса брутто, от числа и крутизны кривых, а также от числа стрелок, которые должен пройти отцеп до остановки его на пути парка (так как кривые и стрелки создают дополнительное сопротивление вагонам). Из всех этих сведений, влияющих на скорость и дальность пробега отцепа, оператор знает лишь вес брутто, тип вагонов и путь .назначения. Поэтому сортировка составов ведется с относительно меньшими скоростями, а при торможении отдельных отцепов бывают ошибки, снижающие качество сортировки и перерабатывающую -способность горок, содержится лишний штат 'и локомотивы на станциях. Сортировка вагонов — массовый процесс. На железнодорожной сети СССР имеется много десятков крупных сортировочных станций и горок и .на каждой из них сортируется 60—100 составов -в сутки или, иначе говоря, 3 5О0—7 000 вагонов ежедневно. Особо важное значение имеет задача освободить от тяжелого и небезопасного труда так называемых башмачников, тормозящих сортируемые вагоны, подкладьивая «башмаки» на рельсы, а также повышение скорости и качества сортировочной работы. В течение многих лет ведутся работы по автоматизации некоторых станционные и маневровых процессов. Задача автоматического перевода стрелок, переводившихся ранее стрелочниками, решена полностью применением устройств горочной автоматической централизации. Успешно решена задача механизации торможения вагонов при скатывании их с горки с помощью электропневматических замедлителей. Однако решить задачу полной автоматизации торможения отцепов вот уже в течение 25 лет не удается. Поэтому наряду с дорогостоящими электропневматическими замедлителями на каждой сортировочной станции работает много башмачников, главная задача которых—исправление ошибок при управлении замедлителями. Если оператор ошибочно выпустит отцеп с повышенной скоростью с последнего замедлителя, то во избежание столкновений башмачник тормозит этот отцеп, накладывая на рельс башмак. Если же оператор выпустит отцеп с пониженной скоростью, то башмачник не может исправить эту ошибку, й отцеп останавливается, не доходя до стоящих на пути вагонов и образуя так называемые окна между вагонами. Для ликвидации «окон» на станциях имеются локомотивы и бригады, осаживающие эти вагоны. Кроме того, на период осаживания вагонов на путях сортировочного парка прекращается роспуск составов с горки, что сокращает перерабатывающую способность ее. В этих условиях правильно определить степень торможения для каждого отдельного отцепа можно только решением уравнения, в которое входят перечисленные выше условия. Для того чтобы отцеп дошел до вагонов на данном пути и остановился при допустимой скорости соударения, скорость выхода этого отцепа с первой тормозной позиции должна быть равна: v^Y v2y — 2all + 2g' (\2Za + 20n)W-* , где v —допустимая скорость соударения отцепов на путях сортировочного парка (максимальная 1,5 м/сек); 302
a — ускорение движения отцепа, м/сек2; 1г — расстояние, которое должен пройти отцеп от с?оящихч на пути вагонов; gr — ускорение силы тяжести, которое с учетом вращающихся масс вагонов (колесные пары) принимается равным 9—9,6 м/сек2; Еа— сумма углов поворота в кривых участках пути, которые проходит отцеп; п — число стрелок, через которые проходит отцеп до точки стоянки отцепа. Необходимая скорость выхода с последней тормозной позиции, после которой нет стрелок и кривых, подсчитывается по формуле Само собой разумеется, что решать такие уравнения для каждого отцепа физически невозможно, так как скатывание отцепа с гррки длится всего 10—20 сек. Имен.но в это время с помощью специальных приборов (и нужно определить необходимые для расчета данные, прежде всего ускорение, которое прямо зависит от величины сопротивления движению. Если подобную задачу не успевает решить человек, то она оказывается вполне посильной быстродействующей электронной вычислительной машине. Получая от автоматических регистрирующих .приборов все необходимые данные об отцепе, скатывающемся с горки, она не только мгновенно решает вышеприведенные уравнения, но и задает замедлителям соответствующий режим торможения. В настоящее время на железных дорогах некоторых стран уже работает ряд полностью автоматизированных горок, на которых -роль человека сводится только к подготовке машин и контролю их работы. Полностью автоматизированная сортировочная станция имеет: устройство для автоматического направления отцепов на соответствующие пути сортировочного парка, прибор для автоматического взвешивания вагонов и определения весовой категории отцепов, аппаратуру для автоматического измерения скорости движения отцепов леред замедлителем и после него, устройство для измерения длины пути, которую должен пройти отцеп после выхода с тормозной позиции, вьичислитель- но-управляющую электронную машину — сердце системы автоматизации, которая в конечном счете определяет степень торможения каждого отцепа и скорость выхода его с последнего замедлителя. На таких станциях перед роспуском очередного состава с горки на основании сортировочного или натурного листка заготавливается программа сортировки состава в виде перфорированной ленты, содержащей данные о пути назначения каждого отцепа. .Введенная в специальный прибор, эта лента автоматически переводит соответствующие стрелки, направляя каждый отцеп на свой сортировочный путь; сведения о маршруте следования отцепа поступают в управляющую машину. Во время скатывания отцепа замеряются его вес, ускорение и скорость; сведения об этом также поступают в машину. Для измерения скоростей вместо педальньих устройств в новейших системах применяются радиолокационные измерители, позволяющие непрерывно «следить» и мгновенно измерять величину скорости движения отцепа на принципе использования эффекта Допплера. По мере скатывания отцепов в парк электронные счетчики фиксируют число пропущенный на каждый путь вагонов и определяют длину оставшегося свободного отрезка пути. Иногда для этой цепи используются электрические рельсовые цепи. Информация об этом также поступает в машину. 303
В процессе сортировки электронная вычислительная управляющая машина, аккумулируя ©сю информацию о скатывающемся отцепе, мгно&енно решает уравнение движения отцепа, вычисляет необходимую ступень торможения и задает этот режим соответствующим замедлителям с тем, чтобы выпустить отцеп с последней тормозной позиции со •скоростью, обеспечивающей плавный подход к стоящим на данном пути вагонам. Дежурный по горке сидит за компактным пультом с рычагами управления и контрольными приборами и лишь наблюдает за процессом сортировки и работой аппаратуры. В нужных случаях он может остановить сортировку или изменить ее с помощью приборов ручного управления. Эффективность автоматизации сортировочных процессов весьма значительна, так как описанные выше устройства экономят расходы на содержание штата башмачников и локомотивов для осаживания вагонов и повышают перерабатывающую способность горок на '16—30%'. Такая управляющая система разработана не только теоретически, но и осуществлена в опытной конструкции. ЦНИИ МПС проводит опытную проверку приборов для полной автоматизации торможения на сортировочные станциях. 7. АВТОМАТИЗАЦИЯ РАЗРАБОТКИ ТЕХНИЧЕСКИХ ДОКУМЕНТОВ Крупные технико-экономические результаты может дать применение электронной вычислительной техники для составления документов, определяющих систему организации движения. К числу таких документов относятся прежде всего графики движения, планы формирования, технологические процессы и нормативы эксплуатационной работы. Для каждого участка или направления можно получить огромное количество вариантов графиков движения поездов и планов формирования. Любой -конкретный поезд (нитку) можно положить на графике по Г440 вариантам, передвигая эту нитку в очередном новом варианте на 1 мин. На однопутных участках обращается, как правило, 20—25 пар или 40— 50 поездов, а на двухпутных—50—80 пар поездов и более. На особо грузонапряженных и пригородных линиях в районе крупных центров размеры движения достигают 150—200 пар поездов. Различные поезда на графике находятся в сложной зависимости, причем можно получить астрономическое число далеко не равноценных вариантов графика для каждого участка. Если да-же отбросить все практически невозможные и нецелесообразные варианты, то и в этом случае число таких вариантов графика, которые нужно построить (для оценки их качества и .выбора наилучше- то), исключительно велико и отыскать лучший вариант методом реального построения графиков невозможно из-за огромной трудоемкости этого процесса. Поэтому нет ничего удивительного в том, что два графиста, получив совершенно одинаковые исходные данные, составляют два различных и, как правило, неравноценных варианта графика. В общем случае более опытный графист представляет лучший вариант графика. Оценка каждого вновь составленного графика осуществляется в основном эмпирически на основании материала, накопленного за много лет^в ходе составления и исполнения графиков на данном участке, но не существует доказательства, что принятый вариант является самым выгодным и рациональным. Но .даже и в том случае, когда составляется всего лишь 1—3 варианта графиков, на их разработку затрачивается огромный труд многих работников отделений, дорог и министерства. Поэтому усиленно изыскиваются методы сокращения трудоемкости в указанной области. Сдела- 304
ны первые попытки к разработке алгоритмов для составления упрощенных параллельных графиков движения поездов и программ для решения этой задачи на электронной вычислительной машине «Урал». 'В вычислительном центре Академии наук УССР эта задача решалась для двух двухпутных участков с четырьмя перегонами на каждом. Алгоритм и программа предусматривали обеспечение заданных времен хода 'поездов по перегонам, интервалов попутного следования, технических стоянок поездов на участковой станции и стоянок локомотивов в пунктах оборота. Для упрощения в программу было внесено условие безостановочного следования >в пределах участков всех поездов. Машина определила наивыгоднейшие моменты отправления поез- ♦ дов с участковых станций и автоматически подсчитала маршрутную серость поездов в каждом из направлений движения. Подобная работа пока ме имеет непосредственного практического значения, но она важна как этап на пути к решению важной проблемы— машинного составления графиков. Для выбора наилучшего варианта плана формирования поездов до настоящего времени использовались определенные теоретические положения, однако при этом делались допущения в виде ограничения числа станций на направлении, что не давало возможности избрать оптимальный вариант во всех практически необходимых случаях;. Дело заключается в том, что уже при пяти станциях на направлении число вариантов плана формирования только по одногрупшшм поездам составляет 103. При шести станциях число этих вариантов возрастает до 3 700, при семи —превышает 100 000. При десяти станциях на направлении число возможных вариантов плана формирования только одно- группных поездов составляет около 69 'млрд. (236). При одновременном рассмотрении формирования одногруппных и групповых поездов число вариантов плама достигает гигантских размеров. Поэтому при разработке планов формирования длинные маршрутные направления «разрезают» таким образом, чтобы в пределах каждого отрезка было не более пяти ^сортировочных станций, при которых рассчитывается 64 варианта плана. Затем планы формирования увязывают :между направлениями. Во втором этапе подобный расчет ведется между двумя соседними сортировочными станциями для выбора специализации поездов, перерабатываемых на участковых станциях, расположенных между сортировочными. Если >не удается на маршрутном направлении ограничить число станций, тогда расчет плана формирования ведут методом «приближения к оптимальному варианту», рассматривая практически два-гри возможных 'варианта. Лучший из них принимается для реализации. Практически -во всех этих случаях невозможно получить действительно оптимальный вариант. iB последнее время Вычислительным центром АН СССР были составлены программы для расчета плана формирования на направлениях с 6 и 24 станциями, по которым проделаны пробные расчеты пла- иа формирования на машине «Стрела». При расчете на машине плана формирования для железнодорожной линии с 24 станциями «е обеспечивается выбор оптимального варианта, а лишь механизируется и ускоряется процесс расчета по приближенному методу так называемых «аналитических сопоставлений». Указанная особенность обусловлена тем, что на транспорте существует зависимость подразделений не столько в отношении .продукции, как это имеет место при кооперировании различных предприятий, •сколько в отношении самого производственного процесса перевозок. Различные предприятия, например шахты угольной промышленности, расположенные рядом, могут работать независимо друг от друга. Но 305
дороги или станции, даже удаленные друг от друга на сотни, .а иногда и на тысячи километров, могут оказывать и фактически оказывают непосредственное влияние на осуществляемый ими перевозочный процесс. Эта особенность характерна в наибольшей степени для железных дорог и обусловлена в основном наличием рельсовой колеи, ограничивающей свободу передвижения транспортных единиц и единством вагонного парка. Особая взаимозависимость элементов хозяйства на железнодорожном транспорте выражается также в необходимости соблюдения в каждом подразделении (на каждой дороге, отделении) определенных строгих соотношений, прежде всего между размерами вагонного парка, локомотивного парка и путевым развитием. Между тем предмет перевозки—«грузы или пассажиры — перемещается в пределах страны независимо от наличия на той или иной дороге указанных средств. Следовательно, «под давлением» предмета перевозки подвижной состав (вагоны) может «утекать» из районов массового отправления грузов. Имея 'практически неограниченное перемещение в пределах сети, вагоны, в каком бы районе сети они ни появились, требуют наличия путей, пропускной способности, механизмов для обработки, затраты определенных материальных средств и людского труда. В настоящее время в ЦНИИ МПС разработаны алгоритмы и программы для отыскания наивыгоднейшего плана формирования поездов на направлениях с четырьмя, пятью и соответственно с шестью станциями. Для проверки алгоритмов и программ проделаны пробные расчеты на машине «Урал». Будут также разработаны алгоритмы и программы для выбора схем формирования групповых поездов и отобраны лучшие стандартные программы для реализации. Задача выбора наилучшего варианта .возникает и при разработке технологических процессов работы станций. iBo всех случаях для разработки указанных документов затрачивается огромный труд людей как -на дорогах, так и в 'центральном аппарате. Применение электронной вычислительной техники для составления этих документов позволит резко сократить затраты и обеспечить выбор действительно оптимальных вариантов, обеспечивающих наилучшие технико-экономические результаты. Пока еще для решения многих из этих задач не разработаны даже алгоритмы, но разрешимость их не вызывает никаких сомнений. 8. ПУТИ АВТОМАТИЗАЦИИ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПЕРЕВОЗКАМИ Электронные машины предоставляют качественно новые возможности для автоматизации оперативного управления транспортным процессом. Одной из важнейших областей управления, где должны найти себе применение быстродействующие машины, в первую очередь являются прогноз и регулирование грузопотоков. В настоящее время регулирование потоков даже в маштабе отдельных небольших подразделений сети представляет чрезвычайно трудоемкую задачу, а в масштабе всей сети задача оказывается исключительно сложной. Сложность ее обусловлена прежде всего массовостью и многотипностью средств транспорта, а также большим разнообразием грузов и категорий перевозок, большим -количеством отправителей и получателей, огромным числом станций отправления и назначения. Все эти особенности создают чрезвычайно большое число комбинаций в расположении поездов, вагонов и локомотивов на сети железных дорог, каждый день, каждый час и каждую минуту это расположение изменяется. Крупные осложнения в управление потоками на транспорте вносят сезонные колебания грузовых потоков. Оперативным управлением трузопотоками в настоящее время за- 306
нят большой штат работников оперативно-распорядительных отделов, вспомогательный штат ведет учет, анализ и .подготовку соответствующих регулировочных мероприятий. Известно, что осуществлять предупредительное регулирование можно только на основе предварительной информации о предстоящем поступлении грузопотоков ,на каждый данный пункт, отделение или дорогу, т. е. на основе прогноза потоков. IB условиях современных высоких скоростей движения для того, чтобы составить прогноз потоков на 2—3 дня вперед, необходимо учесть наличие вагонов на участке сети общей протяженностью в (несколько тысяч или десятков тысяч километров. Сбор, передача и фиксирование необходимых данных с такого участка требуют большого труда -и времени. Если о каждом вагоне необходимо передать четыре-пять информационных данных, то для многих дорог информация о грузопотоках даже на 2—3 дня вперед составит десятки и сотни тысяч информационных данных. Обор и обработка такого количества 'сведений существующими способами потребует большого труда людей и в то же время не обеспечит необходимой точности и скорости доставки по назначению этих данных. Действенный прогноз грузопотоков в условиях железнодорожного транспорта может быть организован только с помощью методов кибернетики и электронной вычислительной техники. Для этого должна быть разработана система сбора и кодирования данных, а также -система автоматической связи для передачи этих сведений в электронную машину. Целесообразно на первом этапе иметь следующую систему сбора и передачи сведений. Все железнодорожные пункты, входящие в отделение дороги, передают сведения в отделение по определенному шифру и к определенному времени. В отделении эти сведения суммируются, классифицируются и передаются с помощью автоматических устройств связи в электронные машины, установленные в управлениях железных дорог. После обработки сведений в электронной машине она выдает лрогноз грузопотоков по каждому заданному пункту или участку на любой день в пределах установленного периода прогноза (1—3—5 дней). Техника определения предстоящего вагонопотока может быть основана на одном из трех возможных способов, а именно: 1) по так называемым стандартам времени с периодической передачей информации с пунктов учета в вычислительный центр; 2) по стандартам времени, но с непрерывной передачей информации о вагонопотоках в течение всех суток; 3) с помощью полного моделирования перевозочного процесса на .линиях, по которым должен следовать вагонопоток, но с периодической передачей информации в вычислительный центр. Впервые эта задача была поставлена в 1958 г. в Институте ком- ллексных транспортных проблем и решена в первом приближении группой научных работников под руководством автора. Летом 1959 г. 'был проведен опыт прогнозирования вагонопотоков для Свердловского узла по первому способу. Для этого опыта были разработаны алгоритм и программа, реализованные в последующем Вычислительным центром АН СССР на машине «Стрела». Алгоритм и программа предусматривали составление прогноза вагонопотоков на 4 периода: на первую половину и отдельно на вторую половину суток первого числа, на вторые сутки и на третьи сутки. Для определения размера вагонопотоков, которые должны пройти через Свердловский узел, учетные пункты каждые сутки в 18 ч сообщали сведения о числе вагонов: 307
а) которые -пройдут Свердловский узел транзитом без переработки и отдельно — с переработкой; б) которые должны поступить -под выгрузку в Свердловский узел; в) о порожняке, который должен прибыть в Свердловский узел. Указанные данные подсчитывались для каждой линии, примыкающей к Свердловскому узлу, а вагоны, подлежащие выгрузке, распределялись по девяти станциям Свердловского узла. Таким образом, прогноз вагонопотоков для Свердловска на каждый расчетный фок состоял из 512 чисел. Данные о вагонопотоках разделялись также по признаку образования груженых вагонов, т. е. отдельно учитывались груженые вагоны, находящиеся в наличии в 18 ч, и вагоны, которые предстояло погрузить. Трехсуточный прогноз потоков для Свердловского узла потребовал* выполнения около 45000 классификационных и арифметических операций. Перфорация карт, ввод данных в машину, работа ее и печатание результатов заняли около 1 ч 45 мин, из которых только 5 мин пришлось на расчет. Ускорением заготовки перфорационных карт можна резко сократить время подготовки данных прогноза. Однако и без этого мероприятия <была достигнута существенная экономия труда и времени, так как расчет ожидаемого потока даже при использовании обычных .счетно-клавишных машин потребовал бы около 120 чел-ч или, иначе -говоря, более 60 работников, а при обычном счете (без машин) >на подготовку данных прогноза потребовалось .бы примерно в 40 раз больше пруда. Прогноз 'Вагонопотоков позволяет повысить качество оперативного планирования и организовать так называемое предупредительное регулирование вагонопотоков, обеспечивающее экономичное расходование аредств и высокую степень использования -вагонных и локомотивных парков и бригад. Составление прогноза грузо- или вагонопотоков представляет собой лишь первую и 'более легкую задачу оперативного управления перевозочным процессом. Вторая задача состоит в том, чтобы на базе данных прогноза грузопотоков и сложившейся оперативной обстановки выбрать, наилучший вариант регулировочных мер, обеспечивающих наибольшую скорость продвижения грузопотока и с наименьшими экономическими затратами. Эта задача тоже может ;быть решена, если в электронную- вычислительную машину ввести данные о пропускной способности участков, о перерабатывающей способности станций, о потребности и наличии локомотивных парков, о маневровых средствах и т. д. На основании этих данных машина в соответствии с объемом и характером работы позволит выбрать наиболее эффективный для данных условий комплекс регулировочных мероприятий. 9. АВТОМАТИЗАЦИЯ РАСЧЕТОВ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ПЕРЕВОЗОК Электронные вычислительные машины могут быть успешно применены для -выбора оптимальных вариантов плана перевозок на базе теории линейного программирования. Обычные методы решения этой задачи требуют огромной технической работы. Как правило, при планировании принимается ранее сложившаяся система распределения перевозок по линиям, и плановые органы ограничиваются относительно небольшими коррективами, улучшающими общий пла,н перевозок. При таких методах разработки плана не имеется возможности выбрать лучший вариант плана перевозок, так как этот выбор -необходимо делать из огромного количества вариантов. Если 'бы на сети имелось всего- лишь 100 пунктов отправления и 100 пунктов назначения, то и в этом случае возможно 10 тыс. транспортных корреспонденции только по од- 308
ному роду груза. Фактически же на сети железных дорог имеется примерно в тыс. станций отправления и около .12 тыс. пунктов .назначения, а номенклатура прузов включает многие сотни конкретных наименований. В этих условиях возникает огромное количество вариантов плана перевозок, из котсфых следовало бы отобрать самый рациональный, обеспечивающий отсутствие нерациональных перевозок, минимум порожнего пробега, минимум себестоимости, рациональное заполнение пропускной 'способности отдельных линий и т. д. Разработка математических методов выбора наилучшего варианта прикрепления пунктов отправления к пунктам назначения грузов началась у нас еще в 30-х годах. В настоящее время разработаны различные методы решения этой задачи. Так как при большом количестве пунктов отправления и назначения число вариантов получается очень большим, нахождение оптимального варианта плана перевозок практически целесообразно только при использовании для этой цели быстродействующих вычислительных машин. Первая попытка машинного решения этой задачи была сделана в Институте комплексных транспортных проблем в 1958 г., где были разработаны алгоритмы для трех различных методов: первый алгоритм был основан на методе .«круговых разниц», предложенном в 30-х годах А. Н. Толстым; второй алгоритм был основан на методе «разрешающих слагаемых», предложенном Л. В. Канторовичем, и, наконец, третий алгоритм был составлен на базе «симплекс-метода». Для проверки алгоритмов и программ был проделан опыт по выбору наивыгоднейшего варианта перевозок автотранспортом одного строительного груза в пределах Москвы. На основании данных Главмосавтотранса (по нарядам, выданным на перевозку) была составлена матрица перевозок на одну декаду июня 1958 г. Матрица включала 8 пунктов отправления и 201 пункт назначения. Результаты расчета наилучшего варианта на машине «Стрела» в 'Вычислительном центре АН СССР показали следующее. (Вся задача .с учетом ввода данных в машину и времени на выдачу результатов потребовала 1 ч 35 мин, в том числе .сам расчет занял -30 мин машинного времени. Найденный машиной оптимальный вариант плана перевозок Ька- зался экономнее .(по тонно-километрам) варианта, составленного по нарядам, на 11%. Во втором опыте был составлен план перевозок строительного камня на б. Московско-Курско-Донбасской железной дороге. Исходными данными послужили планы перевозок на август 1958 г. Оптимальный план перевозок был получен «методом потенциалов» (Л. В. Канторович и М. iK. Гавурин). Этот оптимальный план оказался на 45 тыс. т-км (5,3%) экономичнее оперативного плана после исключения из него встречных перевозок. По сравнению же с фактическим месячным планом экономия в тонно-километровой работе составила 103 тыс. т -км, или 12%. Оптимальный план перевозок красного кирпича в Москве с 8 заводов на 74 строительные площадки также показал экономию в тонно- километровой работе на 11,2%. Аналогичный план перевозок кирпича (марки 75) с 8 заводов на 180 строительных площадок, составленный с помощью математических методов, оказался экономнее фактического на 17,7%. Был проделан также опыт выбора оптимального плана перевозу к хлеба с 4 хлебозаводов на 650 торговых точек Москвы. Для сокращения размера матрицы пункты назначения были объединены таким образом, чтобы окончательная .матрица имела размер 4X350. Оптимальный 309
вариант плана перевозки хлеба, составленный с использованием вычислительной машины «Стрела», оказался экономнее по пробегу на 6,7% по сравнению с фактическим планом перевозок. Позднее в Институте электронных управляющих машин был проделан опыт выбора оптимальных вариантов плана перевозок энергетического угля. Расчеты оптимального плана при матрице 9X8 заняли: всего лишь У2 мин машинного времени, а при матрице в 10X30— V/2 мин (не считая ввода и вывода данных). Оптимальный план оказался экономнее фактического по себестоимости перевозки на 5,2%,. а по данным матрицы размеров 10x80—на 7,2%. Наряду с задачей выбора оптимальных планов перевозки математические методы в сочетании с электронными вычислительными машинами применяют также для решения задач 'планирования технической работы транспорта. Так, в Институте комплексных транспортных проблем был шроделан опыт выбора наивыгоднейшего плана направления порожних вагонов из районов выгрузки в районы погрузки. План направления порожних .вагонов при матрице 41X17 оказался экономнее по общему пробегу вагонов по сравнению с действующим1 планом на 4,9%. Указанные методы с использованием вычислительных машин были применены также для выбора оптимального плана распределения самолетов по линиям К Задача заключалась в распределении самолетов различных типов по линиям таким образом, чтобы выполнить задание по объему перевозок с минимальными эксплуатационными расходами. Самолеты 7 различных типов и вариантов распределялись по 21 воздушной линии для перевозок 7262,2 тыс. т • км. Полученный оптимальный план перевозок оказался экономнее фактического на 348,3 тыс. руб. Подобные задачи решаются и за рубежом. Так, например, в Англии для выбора наивыгоднейших корреспонденции используется машина «Пегасус» фирмы Феранти, которая считает все корреспонденции груза при максимальном количестве пунктов отправления и назначения 128. Выбор лучшего варианта из 1 792 возможных маршрутов машина осуществляет за 60 мин. Благодаря этому удалось, в частности, сэкономить 10% платы за перевозки угля на коксохимические заводы Англии, что дало экономию в 0,5 млн. фунтов стерлингов. iB настоящее время в Лондоне, Шеффилде, Саутгемптоне и. др. созданы вычислительные центры, которые сдают в аренду свои машины для выбора лучших вариантов распределения перевозок с оплатой 50 фунтов стерлингов за час. 10. АВТОМАТИЗАЦИЯ УЧЕТА, ОТЧЕТНОСТИ, НАУЧНО-ИНЖЕНЕРНЫХ РАСЧЕТОВ Большую экономию средств и труда даст применение вычислительной техники и методов кибернетики для обработки и анализа данных статистической и финансовой отчетности, отдельных бухгалтерских и финансовых документов, проведения текущей переписи вагонов, локомотивов и других средств транспорта для транспортных инженерно- технических расчетов и т. п. Объем счетных работ на железнодорожном транспорте, выраженный количеством первоначальных документов оперативно-статистического и бухгалтерского учета, по оценке Управления статистического учета и отчетности МПС достигает примерно 2 млрд. в год, в то время как механизированным способом обрабатывается только 30 млн. таких документов. Для механизированной обработки этих документов Министерство путей сообщения располагает фабриками механизированного учета и машинно-счетными станциями и бюро. 1 Работа канд. техн. наук 3. П. Румянцевой. 310
I Однако если взять только бухгалтерские документы, число которых достигает 1 295 млн. в год, то из этого количества только 53 млн., или 4,3%, обрабатывается механизированным способом, а 95,7%—вручную с помощью обычных конторских счетов и в ряде случаев арифмометров. Для статистического учета на железнодорожном транспорте (без заводов, учебных заведений, больниц, торговли и т. д.) обрабатывается •примерно 225 млн. перв-ичных документов, из них 20 млн. (натурные листы, коммерческие акты, балансовые журналы), или 9%, обрабатываются немеханизированным способом. «Подсчеты показали, что при обработке вручную 1 242 млн. документов -бухгалтерского учета 'производится около 27 млн. сложений и вычитаний и около 3 млрд. умножений и делений, .иначе ловоря, обработка требует 'почти 10 млн. арифметических действий в день. В год обработка бухгалтерских и статистических документов требует около 35 млрд. арифметических действий. В связи с этим в линейных единицах железных дорог -бухгалтерским учетом заняты десятки тысяч человек. В настоящее время на сети железных дорог имеется М'ного сотен станций с грузооборотом свыше 1 млн. в год. На каждой из этих станций оперативным учетом занято от 10 до 60 чел., причем все подсчеты, связанные с определением наличия груженых и порожних вагонов, их оборота, размеров погрузки и выгрузки, числа сформированных и отправленных поездов и т. д., производятся на конторских счетах. За рубежом вычислительная техника начинает получать широкое применение для автоматизации назначения поездных бригад, инвентаризации хозяйства, расчетов пути и искусственных сооружений, моделирования процессов сопротивления движения, автоматизации кассовых операций и т. д. В частности, ,в конторе по расчету заработной платы рабочих лондонского участка западного района британских железных дорог используется вычислительная машина. За час она рассчитывает и оформляет 750 первичных листков по заработной плате и за 15 ч производит расчет заработной платы для 11 тыс. чел. Эта электронная вычислительная машина работает в 500 раз быстрее обычных счетных машин, производя примерно 100 действий за 1 сек и печатая готовый результат. * Возможности современной вычислительной техники поистине не- ограничены. Сейчас еще трудно определить все возможные сферы применения этой новой техники на транспорте, но и перечисленные выше примеры применения -методов кибернетики и современной вычислительной техники для решения различных транспортных задач показывают, насколько широки перспективы развития этой отрасли науки и техники в области транспорта. ■В связи с этим целесообразно предусмотреть в ближайшие годы в транспортных министерствах и в крупных управлениях железных дорог, в управлениях пароходств и в крупных единицах автомобильного и авиационного транспорта создание вычислительных центров для планирования перевозок и управления перевозочным процессом, имея в виду выбор оптимальных вариантов, а также для автоматизации расчетов, учета и отчетности. Наряду с этим необходимо форсировать разработку аппаратуры для автоматизации отдельных сложных технологических процессов на крупных станциях, в речных и морских портах, в аэропортах, а также для управления отдельными транспортными единицами с тем, чтобы оборудовать приборами типа «автомашинист», «авторулевой», «автопилот» особо крупные транспортные единицы, обращающиеся на сложных линиях. 311
Наряду с практическим внедрением уже имеющихся результатов необходимо расширять исследования в области разработки алгоритмов и программ для более сложных и трудоемких задач. С этой целью желательно, чтобы указанные работы вели возможно большее количество научных учреждений и работников, связанных с исследованияхми транспортных .проблем. Для более эффективного использования имеющихся научных сил крайне важно иметь координационные планы, в которых была бы отражена работа различных академических и исследо-' вательских институтов, а также учебных институтов и конструкторских бюро. Крайне полезно также, чтобы более широкое участие в этих работах принимали соответствующие главные управления транспортных министерств. iB связи с предстоящим широким внедрением математических методов и электронных вычислительных машин .на транспорте весьма важно уже теперь расширять исследования в области разработки технических и эксплуатационных требований к конструкции электронных вычислительных машин, которые -могли бы более полно удовлетворять специфическим требованиям транспорта. В частности, можно уже теперь сказать, что универсальные машины для транспорта должны обладать большим объемом «внешней памяти» и большим быстродействием. Вместе с тем крайне важно расширить исследовательские и конструкторские работы по созданию первичных датчиков, считывающих устройств и другой аппаратуры, которая позволит освободить человека от трудоемкой подготовки первичных сведений для электронных машин. Наконец, одной из важнейших и первоочередных работ, необходимых для успешного применения современной вычислительной техники на транспорте, является работа над новыми устройствами связи, которые должны внедряться одновременно с современной вычислительной техникой. Если все эти работы будут правильно сочетаться с подготовкой соответствующих кадров, способных вести разработку алгоритмов, программ, а также эксплуатировать электронные машины, то успех дела будет обеспечен.