Налимов В.В. - Теория эксперимента, страница 4

порцпональпо квадрату чис. б ? р !д 1 записать в дифференциаль- Д,! Ко ! СЛИ тО жв УтВЕ 7К, ЕНИЕ З иой форме с7у=-хс7х.сопзФ, то все с аз, п лне естественным, что п и а лн, „, р р щсние сложности ся должно быть пропо ион щих о ъектов, так как каждый новый объект доля!ен взаимодействовать со всеми ж й пример — экспоненциальпый рост ч! с ° б ", количества научных работников и п . Эта з разу же попятной, если мы запишем ео в дифференциальной форме: с(у:ссг = — 7и .

Н ! су реГ!ста!!7сяется р д . Оя.итс,, что ! корость рос!а чи пу ликацпй и количества научных; Г " быть ра ютпикоз доля!на пропорциональна достигну болыпе публикация, тому у оапю-- вают. г 1, тем оолыпий отклик я1п аызыНам нередко прнходило1ж : »', снижаю, что ост числа научиих работников эо ! ю аром!'ия аи1жно п е,- прямш! мшкет идти и круче, чем экспонента. Но нелепость такого .

! ° к го утш р кд! пия станоя опять-таки очевидной, если диф!ч ' л пр1дгтзэить !юо в 4ференц!сальгсой! форме. Кош!1 и! ия со!1 эквивалептн ц! пция ло11гйп1я ~! роста ! тна утверждению о посгояпс г твс гк1цна;тя роста, е. у сс! =- й. Хрудно представить себе, особи число научных работников в наши ни ос стью к об а ю, как, скажем, во времена Н» ыотопн..' д! гк точ! тся тел!ство: о,1иу и !у жс оратить внимание иа одно обстоя1е..., ° г фувкцин! -- экспоненту — можно и!и!!,1ь,!оо.! отких физических закономгрпо 1 ! я, иапрямор, радиоасстс!внь!й ра1п, злучения, так и для эскизного описания и1я ем. Ч б, д аси1н;о а, ем.

Чтобы четко разгранссчг!тьэти 1;: б р д ледую!ций мысленный экспе;и з, °;,; Г а уну порци!о рацион!стивных ве1ц«сто!! нгш1- торое мно>ьество научных публси!са и . Р! здесь мы из .'. удут продолжать распадаться по энс1! о экгион! иго ест ы имеем дело с законом при 1; .. 11, Г. роды. у!лика! ии, - уие пе! той сист! ми— тестзенпо, расти не будут-- иа Л ауки, развип!е которой лишь эски'1 КИЗНО М1ЯКИГ ОИИ- гать нриведенпьм! вы!по дифференциальным уравнением, где скорость роста пропорциональна достигнутому !.ровню публикаций.

Лналоги!о здесь можно провести и ,!альшо: как в случае радпоктивиого распада, так и в случае роста числа публикаций мы имеем доло только со статистическим описанием явлений. В обоих случаях экспоиснтой задается функция распределения, по в первом случае экспоненцси!льное рапределение рассматривается нак закон природы, во втором случае — лишь как элемент :гкизного описания сложной системы. Не ну!кно слишком серьезно Относиться к экспериментальной проверке моделей, предложенных при эскизном ~я!ноннин диффузных систем. Хоро!нее совпадение с дани ими эксперимента не служит достаточно сильным подтвер;ндениом правильности модели, ибо всегда можно предло,кить и другио модели, которые также не будут противоречить иабшоденным язлониям.

При плохом совпадении всегда можно придумать достаточно разумные объяснения — ведь изучаемая система по определеии!о диффуана; можно даже ввести поправки в модель, что, правда, поведет к нежелательному ее усложнению. Иногда сама постановка задачи о строгой проверке моделей теряет смысл, '1'ак, обсуждая вопрос оо адаптационном торможении в развитии науки (7), мы записали модель с!у — (ссп(п) сопзц где у — некий результат научной работы (не просто публикация), и — число научных работников. Модель представляется вполне разумной: приращенио результатов научной работы окааывается обратно пропорционально общему числу научных работников, так как каждому вновь вступившему в коллектив иву шому работнику приходится гратить вромя яа обмен информацией со всеми уэко работавшизш в нем, что тормозит деятельность каждого члена коллектива.

Интегрируя, мы получаем логарифмический .закон роста — он, в общем, хорошо согласуется с наби!одаемым в нашей повседневной работе. Но вряд ли имеет смысл здесь говорить о строгой проверке. Мы не очень хорошо знаем, как измерять результат нау !иой работы, и, кроме того, прп тщательной проверке мы должны были бы учесть множество дополнительных факторов: ведь не всегда вновь поступа!ощио сотрудники элиза!отса в старый коллектив, иногда опи обрааун!т новые, совершенно медаль вмьото закона 1гл.

! 1л н (( ! ( О «( ! ( (ОО «ох((1((,(, сетям ламин<((! (1(О ((, ш (<(((юг в игру и такие не у(т<нные мо(д< (!.! 1,»д(1ы, ьз! старение коллектива н т. д. 11пм (ш,к! ((я, что разумнее обсуждать достоинство О(д(»(О !(и уровво ес логических предпосылок. Но тут мы Р(здьн(оп хна с новой трудностью. К систоме логических п1(<дпосылок здесь нельзя нредъявлять столь излюбленного математиками требования внутренней ноиротиворечивости.

Ведь мы имеем дело с диффузной системой и описываем лишь отдельныо, час(о противоречивые тенденции, задаваемые рааличньы!и и<ханиэмами, сфера деятельности которых четко не разграни !наестся. Можно поставить вопрос — в чем жо схп,шл таких мо<<елой? Отвот на него очень прост. Такие модели иозволяют ли(щм онродедеивой интеллектуальной 1(аг(ро<ииости ионимать повод<нио систем!1 лучше, чем если бы оно было изложено вербально. Это происходит, видимо, потому, что иатематичоский язык и, в частности, язык диффергп циальных уравнений обладают очень высокой гтши по<О общности. У учоиого, владеющего этим языкам, сразу ш возникает множество ассоциаций с знало! и (((ыми, хорошо известными ему ситуацияь!и, овисыаа(чи(ымо такими я(е уравнениями. Математическая мод<да сразу жг Г(з!(Овится ва свое место в систомо тех представлю(ий, ьоторымо р;киолаглот ученый, мыслящим иа языка мат< мзтоан.

11(! ш(о это вызывает страшное раздра(кение со егоровы и р( дгтиввтолой гуманитарных наук, для которых я;мак м;гм мзтоко всо (ке остается лишь плохо выучевнь!и иногтр;о(((ым пзыком. Их точку зргиия хн(жво сфорл!улвровоть тп (к зз о м говорить и мыслить ип и< родном (шы кг о.

Н>(а, р(ь(! имад шгл)Г (ь. 11 ишим оды, гду (оп ! м(гк да диффузвои систгмы м( (кпо и ргдстзв(по ((ООО у((((остыв программ, наиисанных для ЭВМ. Сейчвц( О п(пь б(шшлан работа ведотся по составлению программ, имитнру(ощих дсятельпость человека при решении иптелдгктуздьиых задач яекоторого тниа 11, 31.

Сштавлсиы программы дли игры в шахматы и шашки, программы ддя дока:штгдьства теорем матоматической логики и планиметрии, программы, отвечающие ио вопросы об игре в бейсоол, программы дчя интггрироваппя функций и т. д, Среди (пи роки 1 кругов научно(х работников у нас ра((простраогпО Ошпбачпог мнение о таком востро('нии ирограмм, котор а и шо (,(!ит, (и Оодьзуя кодоссадьныо возможности ЭЬМ, осущеста:ы(ть Овдный перебор всех возмои,иых вариантов, Даже совремсииые Э1йй! Ие справились оы с такой задачой. Нетрудно оокааать, что мощной современяой ЭВМ для докааатель( тва более или менее простой дсснтишаговой теоремы путем полного перебора всех вариантов потребовалось бы поколькотысяч лет.

Всо иеречислениыо выиш программы построены как эвристические. Овв го<у(авляются на основа(((((! тщзт('дьвОГО ЛОГИ 1еск(О О авали:ш <(введения ч(ч!ОВРка Оро рев(енин подобных задач, !(р!<им О1идиодзга(тся, чт( ( дожныР и р(о!Росы и ьинлс(шл гост(О! Г пз .!д( и< птарных ((роцессов ооорироваиия иад символики. Дооускаетсн возможность различных путей дальнейше(о 1д<йствия в .(авнсимости от исхода огерации сравнения.

Задача исследователя заключается в том, чтобы найти токую упорядоченную последовательность процедур, которая но отличалась бы от поведения человека. Предполагается, что этот путь приведет к создани<о искусственного разума и, вместе тел<, позволит познать процесс мышлония. Сейчас (жень много пишут об эвристичоском программировании и Оротивопоставдя<от ему традицншни(е строго математи(оские методы исследования. Эвристичоскоо программирование — это все же ли(пь веробор вариавтов, ио переоор наложением некоторого ограничения. Вся эвристичиость :(акл<очаотся имонно в этом ограничении.

налагаемом иа переоор всех вариантов. Ограинчения налагают, исходя только из интуитивно!х соображений, подражая деятельности человеческого интеллекта — строгого математического обоснования им но дается. Подробное мы проилл<оГтрпрусм эту мысль ири описании метода Случайного иалакса 1сх( киже стр. $1ь"). Часто мои;но слышать критические высказываиш(, Основанные на попытке противопоставить человека машине с каких-то принципиальных позиций. Утверждается, например, что ЭВМ долает только то, что запрограммировано. На это можно ответить, что и чоловск делает только то, что запрограммировано в его сознании.

Иногда составляются длинные и интересные списки ситуаций, в которых ироявдяотся глуоокое и кока ие устранвмое различно в поведении чоловека и ЭВМ, Вероятно, одно из самых сорьезпых различий состоит в том, что человек, в отличио от ЭВМ, 2| | модкль вместо злк||пл "О п33ь'13|!3133| плохи Огглп3 зш||!|пых снетка 3гл.

1 может ршпать плохи сформулированные задачи. Нлп ипачг -- |шп|иш| нужен однозначпьш мат|иатическпй язык, и ливеку — естествопньш, полнморфпый, язык. Естественный яаык, как раз в силу своей полнморфности, оказь|- ваотсп мощнео любого строго формализованного языка; это почти самоочевидное утвер|кдение, пе раз обсуждавшееся и в нашей литературе, очень хорошо сфорулировано апглпйгк||й лппгвп|пи |ескои философской пи|олий !81 11 ! |п ш|ьясняетгя лп так|к| различие результат |з чго, пока ещо никто не понял, как в сознап|333 чо 3|ш| ка раб||т и т программа семантического анализа продчо|кеппй, формуляр| еыых па о||в!|морфпом язы1оь 1'слп би |ц 3.33)с!.

3131п||т| механизм подобного анализа, то это сущестшш|333 п1ч|дпп. нуло бы все раба!ы, направленные на создапиг 33гк|птпш|. пото интеллекта. Создание искусствеп||ог|! 1ю;31 мч ми дели человеческого интеллекта — являгьп я ||13 шг центральной проблемой кибернетики. Здесь хочется опять обратить вппмапп| п,| 33ш3рп|п пуш для докиберпетичгскойметодологииппукп м|п!33.333. чпи| 3|О можно предложить мно|кество моделеи О.3 ип"3|ть|ч 33 Интеллекта, представленных существенно 1юл 33|ч3|ым|3 ир||- граммами. Нужно придумывать специальпьч крот| рпп дл|3 сравнения работы программ с мьцп!к'пнем чгл|чп ш| и к|и| сопоставления программ между собой, ю3333|ь и 3|пи||к т|3 одном смысле данные программы буду| ли1ч !помо, и другом — плохими.