ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА И АВТОМАТЫ

Введение

В 1871 г. Самуэлем Батлером была закончена рукопись книги «Эревон», являвшейся одной из редких социальных сатир того времени. Три главы «Эревона», вначале появившиеся под названием «Дарвин среди машин», были пародией на книгу Дарвина «Происхождение видов». В сатирическом стиле описывает Батлер эволюцию машин. Он классифицирует машины по семействам, родам и видам, по способам питания, рассматривает их рудиментарные органы чувств, их механизмы воспроизведения и эволюционирования (если машина не эффективна, человек вынужден проектировать более эффективные), тенденции к атавизму, отмирание рудиментарных органов и даже проблему свободной воли у машин.

Перечитывая «Эревон» в настоящее время, находишь «Книгу машин» поистине пророческой. Действительно, все существующие и проектируемые сейчас вычислительные машины и системы управления все в большей степени приобретают способности людей и животных, выполняют их функции и фактически им эти новые качества присущи в гораздо большей степени, чем это в свое время предвидел Батлер.

Универсальные вычислительные машины создавались в основном для решения задач, связанных с числовыми расчетами. Поэтому для большинства из нас наиболее интересные возможности вычислительных машин и управляющих систем связаны не с осуществлением вычислительных операций, а с решением логических задач, переводом с одного языка на другой, проектированием схем, играми, управлением датчиками и манипуляторами и вообще выполнением сложных функций, свойственных нашему мозгу.

Неарифметическое применение вычислительных машин нельзя рассматривать просто как частный случай обычных арифметических вычислений. Как раз наоборот. Сто лет назад Чарльз Бэббидж сконструировал свою замечательную аналитическую машину, управлявшуюся с помощью перфокарт, подобно тому, как управлялись

шелкоткацкие станки «Жакард», — машину, которая просуществовала полстолетия.

Наиболее крупной и наиболее надежной системой, предназначенной для обработки информации, является автоматическая телефонная станция. Наши заводы и фабрики заполнены «умными» машинами всех образцов и форм, осуществляющими почти невероятные операции. На железных дорогах и электростанциях установлены совершенные системы контроля, предупреждения несчастных случаев и ошибок, допускаемых человеком.

Однако все это — автоматы, предназначенные для специальных целей. Новым в применении машин для выполнения неарифметических операций является мысль о создании программно-управляемой вычислительной машины общего назначения (универсальной) — устройства, способного выполнять длинную последовательность элементарных операций, аналогичных выполняемым счетными машинами. Однако здесь элементарные операции относятся не только к числам, но и к физическим явлениям, операциям со словами, уравнениям, данным, полученным от различных датчиков, и почти к любым физическим и логическим величинам.

В данной статье дается краткое описание некоторых исследований в области неарифметического применения вычислительных машин и рассматриваются отдельные проблемы, возникающие в связи с этими исследованиями. Этот вопрос очень сложен, и в небольшой статье можно упомянуть лишь о некоторых результатах.

Мозг и вычислительные машины

Мозг часто сравнивали, иногда слишком восторженно, с вычислительными машинами. Мозг содержит около 1010 активных элементов, называемых нейронами. Так как передача нервных возбуждений осуществляется по принципу «все или ничего», нейроны имеют некоторое функциональное сходство с элементами двоичной вычислительной машины — реле, лампами или транзисторами. Правда, количество клеток в миллион раз (на 6 порядков) превышает количество элементов, используемых в самых сложных вычислительных устройствах. Мак-Каллок образно выразился, что вычислительная машина, которая имела бы столько ламп, сколько нейронов имеет человеческий мозг, потребовала бы для своего размещения Эмпайр Стейт Билдинг, Ниагарский водопад для обеспечения ее энергией и Ниагару для охлаждения. Использование полупроводников в такой машине значительно уменьшило бы ее размеры, необходимую для нее энергию и количество воды для ее

охлаждения; так, например, для нее потребовалась бы мощность порядка нескольких сотен киловатт (мозг потребляет около 25 вт), размеры ее уменьшились бы (при условии компактного монтажа) до размеров обычного дома. Можно также сказать, что увеличение быстродействия электронных элементов, скажем в 103 раз, могло бы частично уменьшить размеры такой вычислительной машины.

Сравнения такого рода можно считать весьма преувеличенными, ибо наши сведения о функциях головного мозга, несмотря на большую и плодотворную исследовательскую работу в этой области, до сих пор весьма примитивны. Так, например, до настоящего времени остается открытым вопрос о том, достаточны ли наши сведения о нейроне для точного анализа его функций. Случайная структура на нейронном уровне (в числовом отношении), расположения и связи между нейронами наводят на мысль, что на данной стадии важна только статистика и что, следовательно, прежде чем конструировать математическую модель, необходимо получить усредненные данные о локальной структуре и функционировании мозга.

Обычно подчеркивают сходство мозга и вычислительных машин. Тем не менее различие, существующее между ними, пожалуй, более существенно, так как оно позволяет сделать заключение о важных особенностях мозга, не свойственных нашим лучшим моделям.

Наиболее важными из этих особенностей являются следующие.

1. Разница в размерах. Превышение количества составных частей на шесть порядков до такой степени далеко от обычной практики, что делает экстраполяцию функций почти бессмысленной.

2. Разница в структуре. Совершенно очевидно, что локально беспорядочная структура нервной системы в корне отличается от точного монтажа искусственных автоматов, где какое-нибудь одно ошибочное соединение может вызвать неполадки в работе всего механизма. Мозг имеет такое строение, что работа его в целом не зависит от точности микроструктуры.

3. Разница в надежности. Мозг может функционировать надеж но десятки дней, без серьезного нарушения в работе (сравните, например, с бессмысленной неразберихой, выдаваемой вычислительной машиной в случае сбоя), несмотря на то, что его элементы сами по себе, вероятно, не более надежны, чем те, которые используются в вычислительных машинах.

4. Разница в логической структуре. Разница здесь настолько велика, что ее трудно изложить. Мозг является в значительной мере самоорганизующейся системой. Он может достаточно хорошо приспосабливаться к большому числу различных условий. Мозг обладает замечательным свойством классификации, записи и выборки информации в памяти, а также способностью быстро осуществлять информационный поиск с помощью большого числа «координатных Систем». Он может создавать устойчивые «сервосистемы»,

облегчающие реализацию сложных связей между сенсорным входом и моторным выходом. В противоположность этому наши цифровые вычислительные машины выглядят как ученые-схоласты. При вычислении длинной цепи арифметических операций цифровые вычислительные машины очень значительно обгоняют человека. Когда же пытаются приспособить вычислительные машины для выполнения неарифметических операций, они оказываются неуклюжими и неприспособленными для такой работы.

5. Разница во вводных и выводных устройствах. Мозг обладает прекрасно сконструированными вводными устройствами — органами чувств, в частности ушами и глазами. Наши лучшие устройства, имитирующие эти свойства, такие, как читающий анализатор Шепарда для опознавания и выдачи печатных знаков и -звукоанализирующее устройство, которое может распознавать звуки речи, представляя их при помощи десяти цифр, при сравнении с мозгом выглядят весьма жалко. На выходе мозг управляет сотнями мускулов и желез; руки имеют 60 степеней свободы. Сравните эту способность со способностью разработанного Массачусетским технологическим институтом фрезерного станка, который управляется цифровым устройством и имеет только три степени свободы. Большинство вычислительных машин не имеет почти никаких средств восприятия окружающей среды и воздействия на нее и работает в абстрактной обстановке чисел и операций над ними.