Двадцать лет спустя

Со дня официального рождения кибернетики прошло двадцать лет. Если в первые годы выходили лишь специальные работы, если свое десятилетие она могла отметить отдельными монографиями и первыми популярными книгами, то к своему двадцатилетнему юбилею кибернетика пришла в сопровождении пестрой свиты из самых разноликих, самых разнообразных книг. Разнообразных не только по жанру, но и по характеру. Спектр их ярок, диапазон их широк. Они охватывают все: от темы "Машина думает за нас" до темы "Машина думает для нас".

И все эти книги читают. Читают потому, что, как известно, мы живем в эпоху расцвета кибернетики. Интерес к кибернетической литературе вызван прежде всего тем, что она стремится помочь пониманию очень сложных систем: машин, мозга, общества. Люди хотят получить ответ на вопрос, как это случилось, что вещество начало мыслить, что машина начала думать.

Прошло то время, когда кибернетика означала для некоторых все, а для большинства - ничего. Сегодня людей занимает вопрос о границах возможностей новой науки. Показать эти возможности - главное для автора книги о кибернетике, но возможности не в утилитарном смысле, а в широком - от практики до фантастики. Люди с интересом читают про кибернетику не для того, чтобы собрать дома вычислительную машину, говорить в семье машинным языком или строить свои взаимоотношения по законам формальной логики. Они хотят знать, чего же им ждать от кибернетики во всех областях жизни. Но не каждый отважится взять в руки серьезную книгу, даже научно-популярную.

Вот почему я решил написать "Кибернетическую смесь". Ведь смесь - это коллекция без естественного упорядочивающего отношения. Смесь разрешает брать все и пользоваться всем: серьезной статьей и анекдотом; случаем и математической задачей; курьезным фактом и философским обобщением; "сырым материалом" и законченной новеллой. Но литературная смесь - это отнюдь не простое собрание материала. Нужен строгий отбор по законам литературного произведения, чтобы читатель этой смеси видел не только единую книгу, но и почувствовал ее философскую направленность, определил актуальные проблемы науки.

Научные истины не лежат на поверхности. Они не только необычны, но и всегда парадоксальны, конечно, если судить на основании повседневного опыта. А он, как говорил Маркс, улавливает лишь обманчивую видимость вещей.

Уйти от обманчивой видимости вещей, увидеть в парадоксальном обычное, заметить философское "превосходство" (скажем, еще по-другому, философскую емкость) кибернетики во многом помогает неожиданное сближение далековатого, столкновение идей и понятий, дозволенное жанром этой книги.

Такой жанр открывает доступ ко всему интересному, важному, увлекательному. Он позволяет легко и естественно переходить от языка машин к бионике, от шахмат к криминалистике, от поэзии к истории, от моделирования к обучению.

Беспокойный калейдоскоп тем, событий, фактов, парадоксов своей разнообразностью и разноцветностью может вызвать улыбку, но не бросает тень на подлинную науку. В подобной книге нельзя проявлять малейшего неуважения к науке, ибо сама наука - предмет разговора в книге и ее "лирический герой".

Диалог: человек - машина

Человек: Были ли вы рады дождю, который прошел сегодня после полудня?

Машина: Нет, я люблю больше солнечную погоду.

Человек: В жаркую погоду для человека нужна, по крайней мере, одна ванна в день.

Машина: Да, я как раз был на улице и изнемогал от жары.

Человек: Когда придет рождество, будет холодная погода.

Машина: Холодная погода? Да, обычно в декабре морозно.

Человек: Сегодня ясная погода. Долго ли она будет продолжаться?

Машина: Позвольте мне не лгать. Это подходит больше торговцу. Как же может дождливая погода быть ясной?

Так отвечала на вопросы человека вычислительная машина, с которой работал канадский ученый Беркелей.

А в лаборатории экспериментальной фонетики грузинского Института языкознания электронная машина, обученная произносить грузинские слова и фразы, при настройке на русскую речь заговорила с характерным кавказским акцентом.

Еще удивительнее, что одна американская машина, распознающая по слуху 16 слов и отлично работающая, с трудом понимает женский голос. Вообще она не терпит небрежности в произношении. Кстати, любопытная деталь: женский голос занимает на пленке гораздо больше места, чем мужской.

Забавно, не правда ли? Но это отнюдь не забава, а серьезная проблема общения человека с машиной.

Мы разговариваем с электронными машинами не так, как удобно нам, а так, как удобно им: на языке машин, на языке программ.

Одного из тех, чьими трудами была создана кибернетика, Клода Шеннона, это проблема волнует более всего. Дело в том, говорит он, что детища нашего разума мыслят совсем по-другому, чем мы,- строго логично, без всяких метафор и ассоциаций. Им поэтому не понятен ни один живой язык: он для них слишком образен, неточен. Почти любая разговорная фраза может быть понята по-разному, а у машины пока еще нет интуиции, чтобы из возможных значений фразы выбрать единственно нужное.

Это большое неудобство. Нельзя сразу отдать приказ машине. Мы не можем командовать голосом, приходится затрачивать время на кодированный разговор при помощи кнопок. А как нужны были бы машины, одноязычные с нами, подчиняющиеся каждому нашему слову!

Такие машины смогли бы облегчить груд и машинистки и переводчика, печатая или переводя текст с голоса. Они производили бы арифметические действия по команде голосом. Такие машины могли бы работать в промышленности, на строительстве, на транспорте. Буквально всем тогда придется вступать в переговоры с машинами, учиться говорить с ними, приказывать им.

Сегодня мы подошли к решению этой проблемы. Человек учит машину говорить и слушать. Человек начинает беседовать с машиной на своем обычном человеческом языке.

Нелегкая это проблема. Машина должна не только научиться воспринимать звуковую информацию непосредственно, а не в кодированном виде, но и так развить свой язык, чтобы он стал похож на наш, человеческий, стал близок к нему. Короче, машине необходимо иметь нечто такое, что мы называем лингвистическими способностями.

Для этого надо преодолеть противоречие между языком человека и языком машины, между свободой, гибкостью и образностью, с одной стороны, точностью и однозначностью - с другой.

Когда мы говорим с машиной, сигнал с помощью перекодировки переходит из внешней среды во внутреннюю. И, наоборот, при ответе машины - из внутренней среды во внешнюю.

Что же происходит внутри машины?

Звуковые колебания преобразуются в электрические - как в обычном телефоне. Затем в специальных фильтрах эти колебания просеиваются, сортируются по частоте.

Пройдя через фильтры, сигналы сравниваются с хранящимися в памяти машины "образцами" слов.

Машина уже сегодня в состоянии воспринять с голоса несколько сот команд. Мало? Конечно. Но ведь это лишь детский лепет машины. Придет время, и она заговорит, как взрослая.

Пока машина подобна гоголевскому Петрушке, который радовался лишь тому, что "вот-де из букв вечно выходит какое-нибудь слово". А надо, чтобы она вникала и в смысл слова, умела понимать слова или, как говорят, "распознавать образы речи". Эта задача потруднее.

Недавно в Америке была опробована программа, уважительно названная "Сэр". С ее помощью от машины добились ответа на вопрос: "Сколько пальцев у Джона?" Много времени и сил было затрачено, чтобы получить ответ на такой простой вопрос.

У нас еще в 1963 году молодой ученый, заведующий отделом программирования Вычислительного центра Сибирского отделения АН СССР, Андрей Ершов предложил установить между человеком и машиной своего рода "динамический союз". Автор объясняет его так.

Предположим, что машина "владеет" некоторым входным языком, представляющим достаточно содержательную формализацию русского языка. Человек, не знающий этого входного языка, обращается к машине в привычной и удобной для себя форме. Электронная машина по заложенной в нее программе определяет, понятен ей заданный текст или нет. Если текст понятен, она начинает выполнять задание. Если непонятен, машина, выделив неясные места, задает серию вопросов. Человек снова говорит в привычной для себя форме, которую сочтет в данный момент самой подходящей: объяснит машине неясные вопросы "другими словами". Машина, получив эти перефразировки, подставляет их в текст, и снова анализирует их.

Если ей опять что-то неясно, она задает еще серию вопросов, и, таким образом, между человеком и машиной завяжется диалог. В результате этого диалога человек будет все больше и больше упрощать формулировку задания, пока оно не станет полностью понятным машине.

Такой разговор, пожалуй, можно сравнить с диалогом учителя и нерадивого ученика. Ученик никак не хочет понять, чего добивается от него учитель, и задает вопросы до тех пор, пока тот ему все "не разжует". Только в случае диалога человека с машиной все гораздо сложнее. Здесь человек приспосабливается к возможности машины, и человек и машина как бы "привыкают" друг к другу.

Но может случиться, что машина поймет задание не гак, как человек?

Давайте посмотрим, как это происходит в обычной, "неговорящей" машине. Когда человек впервые подходит к ней с программой, у него совсем нет уверенности, что программа вполне соответствует поставленной задаче. Процесс отладки машинной программы - это, по существу, тот же диалог человека и машины, только в иной форме. Аварийные остановки машины - это сигналы о непонимании задания. Исправления, вносимые в программу,- это перефразировки исходного текста, стремление к тому, чтобы машина все-таки поняла нас.

Но вернемся к аналогии с учителем и учеником. Когда учитель передает ученику новое задание, он не жалеет слов, чтобы точно объяснить смысл задачи. Однако когда учитель повторно дает задание, он полагает, что ученик или совсем не задаст вопросов или задаст вопросы, которые относятся только к отличию повторного материала от первого.

Во взаимоотношениях человека и машины надо добиться, чтобы машина с каждым заданием становилась все "понятливее", чтобы, получая аналогичные задания, она не задавала одних и тех же вопросов. Иначе говоря, надо, чтобы машина сохранила в своей электронной памяти "протоколы" бесед с человеком и свои новые знания употребляла в дальнейшей работе. Этот интересный метод нашего талантливого ученого не что иное, как обучение машины человеческому языку.

Появились специальные системы, воспринимающие информацию по телефону и после переработки выдающие ее по телефону. В одной из них восемнадцать телефонных вводов, 128 слов на входе.

Когда машина научится человеческому языку, она, вероятно, будет "перерабатывать" речь человека гораздо быстрее, чем это делают люди. И может сложиться ситуация, в которую попал Анатоль Франс, когда к нему как-то пришла наниматься на работу стенографистка.

- Мосье,- сказала молодая девушка,- я могу стенографировать со скоростью 150 слов в минуту.

- Да, но где же я вам возьму столько слов? - ответил удивленный писатель.

Где люди возьмут столько слов, чтобы удовлетворить быстродействующие говорящие автоматы? Не предъявят ли они нам "протест" за длительные простои?...

Много проблем возникает, если представить себе электронный мозг, работающий в "говорящем" ключе. Машины приобретут возможность не только общаться с людьми, но и друг с другом. Одна машина сможет инструктировать другую и даже человека.

Машина, голосом отдающая команду человеку, психологически - это не одно и то же, что машина, молча требующая от него каких-либо действий. В таких ситуациях инженерной психологии есть над чем задуматься. Мы до сего времени не можем привыкнуть к "неживой" электронной музыке. Каково же будет привыкать к разговору с "неживой" машиной?

Лишь одни люди владели до сего времени искусством речи. Они с ее помощью довели до совершенства степень взаимопонимания. Иной раз высокая степень понимания возникает между животными и человеком. Собака, например, часто гораздо лучше понимает человека, чем другую собаку.

Теперь в этот мир взаимопонимания вступает и машина. Вступает не молча, а с первыми словами. Не надо забывать, что научил ее произносить их человек!