На проблему "кибернетика и творчество" существует а взгляда. Одни утверждают, что кибернетика все моет, другие,- что творчество область специфическая кибернетика здесь не помощник.
Проблема кибернетика и творчество... Сначала о предмете спора. Возьмем, к примеру, музыку. Могут ли машины сочинять музыку? Как известно, сочинять музыку можно по-разному. Мне приходилось слушать не только музыку, л написанную машиной по программе, составленной талантливым математиком и к тому же музыкантом Р. Зариповым, но и многие другие машинные музыкальные сочинения. Внимательно проанализировав их, можно прийти к выводу: чтобы сочинять примитивную музыку, не надо быть композитором. Зря некоторые композиторы опасаются, что "раз! - и гармонизирован Чайковский. Два! - и заменены гармонии Бетховена, Грига, Прокофьева". Конечно, это не так. С этим не спорят и те, кто придерживается крайних взглядов. Назовем их - "крайние". Но вывод, к которому они подводят, весьма далек от истины. "Крайние" утверждают, что "речь идет о моделировании творческого процесса". Нет, вывод пока преждевременный. Мы еще не имеем такого прекрасного инструмента для анализа творчества.
Один из крупнейших математиков современности Л. Н. Колмогоров, причисляющий себя к "крайне отчаянным кибернетикам", несмотря на свою кибернетическую отчаянность, заявил буквально следующее: "На сегодня мы еще очень далеки от осуществления и описания высших форм человеческой деятельности, мы даже еще не научились в объективных терминах давать определения многих встречающихся здесь категорий и понятий, а не только моделировать такие сложные виды этой деятельности, к каким относится создание музыки".
Вероятно, "крайние" принадлежат к группе более "отчаянных кибернетиков", чем академик А. Колмогоров. Но и тогда свою позицию надо подкрепить фактами. А их нет. Более того. Академик А. Колмогоров даже указывает в известном докладе "Автоматы и жизнь" именно на машинное сочинение музыки, как на "пример упрощенного подхода к проблемам кибернетики".
Не менее упрощенно сегодня трактуются (при анализе моделирования различных видов интеллектуальной деятельности на электронных вычислительных машинах) и такие сложные вопросы, как машинный перевод и литературные способности автоматов.
Пока еще нельзя говорить о подлинном моделировании перевода на машинах. Для перевода с французского на русский машине потребовалось 17 программ, содержащих 8500 приказов. Кроме этого, около 200 ячеек машины были заполнены таблицами. Любопытно, что при переводе фразы в 8-10 слов, машина делала 45-50 тысяч тактов, затрачивая на обработку небольшой фразы чуть ли не полминуты. И это для очень простого текста из книги по математике.
А в какие программы уложить все трудности тесной связи предложений художественной литературы с самой природой языка, с бытом и жизнью народа?
Для перевода разговорного языка и художественной прозы нужны словари в десятки тысяч слов, да еще специальные словари идиом, чтобы можно было переводить на другой язык выражения, вроде "съел на этом деле собаку". Как не вспомнить здесь шутку Джона Бернала.
Когда в Лондоне появились первые сообщения о возможности машинного перевода, какой-то остряк сочинил следующую историю.
Машина получила задание перевести на русский язык английское предложение: Out of sight - out of mind (соответствует русскому: с глаз долой - из сердца вон),- что она и сделала. Для проверки от нее потребовали произвести обратный перевод на английский. Получилось: An invisible madman (соответствует русскому - невидимый идиот).
Более озорной вариант того же анекдота таков. Первоначальным предложением было изречение евангелия: The flesh is Weak, the spirit is strong (плоть слаба, но дух силен), а при обратном переводе с русского оно превратилось в The meat is soft, the vodka is strong (мясо мягкое, и водка крепкая).
Еще больше, конечно, возникнет трудностей при переводе стихов, не говоря уже о попытках сочинения их машинами. Ни для кого не секрет, что машина, "сочиняя" (и то по тщательной программе, составленной человеком), всего-навсего грамматически правильно собирает слова в предложения. И только. Машина подходит к тексту как к набору букв и слов, которые можно "увязать", "согласовать" по определенным программам. Где же здесь "проникновение в творческий процесс?" Это всего лишь весьма примитивное моделирование с помощью математики и машин чисто внешних факторов явления, имеющих весьма отдаленное отношение к творческому процессу. Этак можно дойти и до того, что назвать пишущую машинку моделью писателя: и там - здесь итог один - буквы на бумаге составляются в лова, а слова в фразы.
Вот почему удивляешься утверждениям "крайних" о каких-то "скептиках", обижающихся на раскрытие кибернетикой "тайн" творчества. В наше время это выглядит по меньшей мере странно: еще идут разговоры о подходах к проблеме и пока не известно науке ни одной полностью раскрытой кибернетикой "тайны" творчества.
Обычно, чтобы подкрепить выводы об успехах кибернетики в творчестве, ссылаются на то, что когда математика вторгается в какую-либо область, в ней наводится порядок. Это так. Но в данном случае уместно привести остроумное высказывание крупного американского ученого-кибернетика Джона Р. Пирса: "Хотя порядок и необходим искусству, однако посредственное искусство страдает как раз от избытка порядка".
В связи с затронутой проблемой необходимо сказать и о семиотике. Это новое научное направление возникло недавно. Объект его приложения - любые системы знаков, используемые человеком. Есть исследователи, которые считают, что методы семиотики в гуманитарных науках, возможно, сыграют роль математики в естествознании.
Семиотика ищет "общее математическое выражение" для прекрасного в человеческих произведениях и в природе. При этом произведение искусства рассматривается как текст, состоящий из символов, в который каждый подставляет собственное содержание.
Представители семиотики думают, что, располагая достаточным набором эстетических знаков, правилами их сочетания и "общим математическим выражением прекрасного", можно будет попытаться синтезировать произведение искусства.
Представители семиотики считают, что искусство, как и язык, в каждый данный момент характеризуется стремлением к некоторой норме наряду с отклонением от нормы. И когда эти отклонения становятся частыми, они сами образуют новую норму (в этом отношении аналогия с самовоспроизводящими системами в кибернетике).
И среди семиотиков нашлись свои "крайние", которые поспешили раздвинуть ее рамки до некоторого всеобщего метода в искусстве.
Вероятно, семиотике еще рано становиться универсальным средством для анализа искусства. Чем она обогатит теорию искусства, пока говорить преждевременно: слишком мало сделано, слишком поверхностны наблюдения, слишком сложен объект изучения.
И все же... И все же математические методы необходимы сегодня теории искусства и литературы, так же как они необходимы естествознанию.
В искусстве и литературе, в музыке и эстетике мы, без всякого опасения прослыть неточными, пользуемся определениями: больше, меньше, выше, ниже, красивее, полнее, ярче, светлее, громче, содержательнее. В науке и технике это совершенно недопустимо. Возможно, мы приближаемся к такому времени, когда встает вопрос об "уточнении" искусствоведческих терминов?
В эру кибернетики математические методы получают новую пищу для своего развития, у них появляется больше возможностей для проникновения в сферу искусства и литературы. Но это совсем не значит, что искусство сегодня нуждается для своего развития в машинах, а не в идеях, не в глубоких и оригинальных методологических поисках, и что техника, быть может, будет скоро играть главную роль во всех видах искусства.
Сторонники математического анализа искусства часто приводят теперь слова пушкинского Сальери: "...Поверил я алгеброй гармонию", стыдливо опуская начало стиха: "...Звуки умертвив, музыку я разъял, как труп". К сожалению, это так. Алгебра сегодня только инструмент для формального анализа в искусстве и действует откуда как скальпель хирурга. Мы лишь в туманной ли, еле-еле замечаем признаки превращения этого режущего инструмента в одухотворенное перо поэта.
Очень важно соблюдать чувство меры при попытке объяснить искусство.