5. Система, качество, надежность

 Нам потребны масло, уголь и вода; 
 И микронный, по возможности, зазор,- 
 Дайте это нам для жизни - и тогда 
 Мы рванемся вам служить во весь опор!

Р. Киплинг. Секрет машин

Система, качество, надежность

Система, системы, о системах... Этот термин теперь так часто употребляют, что есть опасность "привыкания" к нему, стирающего смысл. Напомним, что системой (это слово греческого происхождения) мы именуем целое, составленное из частей. Однако этим содержание понятия не исчерпывается.

Материальные системы включают в себя в качестве частей технические (инженерные) системы, компоненты которых (по крайней мере, некоторые) созданы искусственно, т. е. в Природе не встречаются. Их называют смешанными. Таковыми являются и системы "человек-машина".

Части - элементы, блоки, устройства и т. п. - не свалены в кучу, а объединены связями, обеспечивающими важнейшее свойство системы - целостность. Оно проявляется в том, что каждую систему можно представить и как единое целое, скажем, в виде элемента "старшей", более значительной, сложной системы (суперсистемы).

Для чего вообще нужно знать, что такое системы? Мы уже говорили (в гл. 1),что основной целью деятельности Человека Разумного является Познание. Всякая деятельность может рассматриваться как управление некоторым абстрактным, физическим или "комбинированным" процессом. (Разделение "абстрактный - физический" является условным, оно акцентирует внимание на существенном - в рамках рассматриваемой проблемы - различии между умственной и всеми остальными видами деятельности.)

Познание продуктивно - оно, как и другие виды деятельности Человека (например, производительная), приносит результат - Знание. Следовательно, оно может быть представлено в виде системы, элементами которой будут: субъект деятельности - Человек Разумный; объект деятельности - исследуемое явление, предмет и т. п.; цель деятельности, технология деятельности - подсистема "операции+средства"; результаты.

Участие ЭВМ в создании новой информации, Знания есть достоверный факт. Чтобы уяснить сегодняшние границы этого участия, рассмотрим порождающую структуру Познания, которую в специальной литературе чаще всего именуют процессом научного творчества или же научно-познавательной деятельностью.

Порождающая структура Познания - это такая система действий над объектом (заданным или выбранным), формирование которой обеспечивает достижение поставленной цели и, следовательно, получение конечного (полезного!) результата. Как видите, даже в такой, архисложной деятельности действуют те же принципы, правила я процедуры, что и описанные в гл. 4 применительно к проектированию автомата. Это объясняется тем, что в обоих случаях глобальная структура деятельности Человека совершенно одинакова.

Но есть и характерные отличия, которые позволят нам сделать определенные выводы из накопленного материала: Познание находится в непрерывном развитии, вовлекая в свою орбиту все новые и новые Знания, поэтому порождающие структуры Познания не имеют застывшей, законченной формы. Более того, нет вообще сколько-нибудь приемлемых, общепринятых "правил творчества", по крайней мере, пригодных для изобретения новых порождающих структур.

А ведь само по себе их изобретение - еще не конечный результат. Хотя, строго говоря, новой информацией является и сама изобретенная структура, поскольку ее свойства могут представлять значительный интерес для других направлений Познания. Налицо, таким образом, синтез с неформальным результатом. (Пока не будем, как и до сих пор, касаться свойств и возможностей мышления, которое порождает упомянутую структуру.)

Однако не будем терять основной нити разговора. Каковы здесь место и роль ЭВМ? Как известно, в ЭВМ программными средствами реализуются алгоритмы - продукт творчества Человека.

Помните пример с проектированием автомата (гл. 4)? Допустим, мы задались целью формализовать прикладной инженерно-конструктивный аспект проектирования. Поскольку сейчас теория конечных автоматов хорошо развита, это вполне осуществимо, что и доказано уже на практике.

Однако существующие методики не дают возможности формализовать целеполагание и, следовательно, первичное обнаружение, т. е. определение самой возможности использовать для проектирования ту или иную методику. (Единой, универсальной методики нет, как и универсального машинного языка.)

Вернемся к рис. 1 (см. гл. 1). Перед позицией "Наблюдение" стоит звездочка. Она символизирует наличие У Человека изначальной, природной активности, выражением которой в области Разума является именно целеполагание. Человек Разумный в своем сознании непрерывно создает, изобретает, генерирует цели, причем среди них цель особого рода, присущая только Человеку - это Познание как деятельность. Замкнулся круг! Человек делает то или иное потому, что он Человек и совершаемое им ему свойственно. "Ну и вывод!"- скажете вы.

Итак, системы. Познание - система, Знания - система, порождающие структуры - системы, человеческая деятельность - тоже система, причем включающая все предыдущие как элементы.

Формальные методы не могут "стронуть с места", генерировать процессы Познания. Их инициатором всегда остается Человек. А вот уж если процесс инициирован, то далее используются либо алгоритмические, либо творческие процедуры и возникают соответствующие им системы "операции + средства". И на этом этапе место и роль ЭВМ совершенно ясны.

А теперь поговорим о выборе "лучшего". Ведь если какое-либо действие (система действий) начато, вполне возможно, что будут обнаружены различные способы и средства его свершения. Какому же отдать предпочтение?

Определить качество объекта можно очень просто, если объект характеризуется небольшим перечнем свойств, между которыми существуют простые зависимости. Скажем - стакан... Казалось бы, проблем нет: масса, размеры, отсутствие трещин, прозрачность. Пожалуй, все? Ну, не скажите! А нет ли у него зазубрин? А не попало ли в него ядовитое вещество? А не...

Ого! Что-то не очень получается, если, конечно, определять качество стакана органолептически, с помощью органов чувств. Наверное, непросто это даже и при массовом производстве стаканов

А как приспособить для оценки качества ЭВМ? Это уже сделано - через критерии эффективности и приписанные каждому из них количественные меры. Здесь возможности ЭВМ великолепны - считай, как говорится, и радуйся. Трудности только с самим принципом критериальной оценки: ведь "лучшие" из критериев - те, которые переводимы (выражаемы) в количественные меры. А так бывает далеко не всегда.

А вот еще одна тонкость: сама процедура выбора (назначения) критериев неформальна. Она связана с эвристическим характером всех ведущих (порождающих) процедур Познания. (Подробнее об эвристике мы поговорим в гл. 17 и 18, хотя ссылаться на нее будем нередко.)

Итак, для эффективного применения ЭВМ лучше бы было иметь дело с вычислимыми операциями, т. е. такими, о качестве которых можно однозначно судить по количественным мерам их свойств (характеристик). Получается довольно жесткая обратная связь: следствие (выбор ЭВМ в качестве средства исследования) "давит" на причину (выбор путей и методов исследования).

Иногда так и подмывает "сдаться" обстоятельствам, чаще всего когда методический аппарат операции отработан настолько, что только подавай на вход ЭВМ исходные данные - и уже выводятся на печать таблицы и графики, возникают на экране дисплея красивые цветные "картинки", подобные показанным на рис. 3. (Мы не подвергаем сомнению целесообразность и даже необходимость применения отработанных методов, способов, правил действий. Это тривиальная истина. Отойдем от нее - в сторону незнаемого.)

Для искусственного интеллекта на основе ЭВМ центральная проблема - распознавание образов. Процесс, описываемый позициями II-IV на рис. 1. Еще проблематичнее формализация целеполагания (эта позиция обозначена нулем, ибо в смысле освоения технологическими средствами представляется "чистым полем".)

ЭВМ оперирует сигналами, а мышление (в области, Сознания) - образами и словами. Пока зафиксируем это различие, а детали его рассмотрим позже. Результат распознавания, если оно осуществляется техническими средствами, должен быть доступен восприятию человека-оператора (в системе "человек-машина"), либо "понятен" ЭВМ, управляющей данной системой. Причем речь идет о распознавании сложных явлений (объектов), которые подвержены некоторым изменениям, и условия распознавания (среда) тоже непостоянны.

Системы всякого рода интересуют нас двояко: если они - объекты Познания, важна их структура, свойства (качество!), среди прочих надежность - способность действовать (функционировать) с ожидаемой вероятностью "лучшего" результата; если же системы - целые или "дробные" порождающие структуры, формализованные эвристически, или комбинированные, важно знать их свойства, чтобы уметь использовать с гарантированной надежностью.

В этой области использование ЭВМ пока возможно от случая к случаю, исключая ситуации, когда достигнуты существенные успехи в математическом моделировании - изыскании систем формальных операций над числами, знаками или символами, обладающих хотя бы некоторыми свойствами, сопоставимыми со свойствами реальных объектов - природных или инженерных.

Объективные свойства ЭВМ как компонента систем "человек-машина" позволяют сегодня надеяться на прогресс в области автоматизации тривиальной деятельности Человека (см. формулу в гл. 1). Нам всем жизненно необходим этот прогресс, позволяющий переложить на ЭВМ те (уже немалые) области деятельности, для которых созданы модели, ясны системные свойства, разработаны методы оценки, т. е. обладающие свойством вычислимости.

С этой стороной прогресса, в принципе, все ясно. Однако применительно к нетривиальной деятельности Человека - целеполаганию, творчеству и вообще всем видам управления совместными действиями объектов различной природы (в том числе системами "человек-машина") - ясно не все. Нет однозначного ответа даже на прямой (но не очень-то корректный) вопрос, а возможна ли вообще автоматизация выполнения глобальных функций Человека.

Энтузиасты, чуждые сомнений, отвечают: "Да! Да! Конечно, да!" Пессимисты-машиноборцы говорят: "Нет!" Мудрость же подсказывает иное: "Хотелось бы, но..."

Современная наука обладает широко разветвленной теорией систем и смежными с ней теориями, позволяющими получить весьма разнообразные и тонкие оценки различных сторон и свойств технических (и не только технических!) систем. Мы не решаемся, однако, сказать, что удовлетворительно решена проблема комплексной (многосторонней) оценки технических систем. Успехи есть. Но сведение многомерного к одномерному пока все еще скорее искусство, а не "зона действия" ЭВМ. А искусства - еще одна (помимо науки и практики) форма Познания. Может быть, самая важная, потому что в ее основе есть то, чего нет в кибернетике,- эмоции и чувства.

Ночь уже давно вступила в свои права, а в зале заседаний Научно-исследовательского института проблем искусственного интеллекта горел свет. Десятый час кряду шло совещание ШЧП - Штаба чрезвычайного происшествия. (В институте любили аббревиатуры. На дверях висели загадочные для непосвященного человека таблички с надписями "ОРЧ", "ЛМХ", "УПП", наводя ужас на командированных, тщетно пытающихся найти нужную лабораторию или отдел. Негласное вето было наложено лишь на аббревиатуру названия самого института - НИИПИИ. Это созвучие оказалось не совсем удачным.)

Впрочем, полной веры в научный успех эксперимента пока не было. Отсутствие Квази было очевидно, но еще ничего не доказывало. Не исключалось и элементарное воровство, а потому в этот поздний час бодрствовал вместе со всеми в просторном зале заседаний молоденький лейтенант из уголовного розыска по фамилии Бузик...