Александр Драбкин: ЭВМ и живой организм

Не случайно поэтому во всем мире и физиологи, и инженеры уделяют так много внимания изучению свойств мозга. В этой области знаний советские ученые занимают почетное место среди мировых авторитетов. Именно в СССР раньше, чем в какой бы то ни было другой стране мира, были начаты исследования физиологических особенностей центральной нервной системы (условного рефлекса), которые сегодня стали важнейшим элементом не только бионических поисков, но и работ по программированию.

Теснейшее переплетение интересов инженеров и физиологов в проблеме создания предвидящей машины не случайно; одни без других обойтись не могут. Да и нужна такая машина, очень нужна. Представим себе, что подобное устройство станет помогать врачу. В этом случае машине нужно будет сообщить температуру тела, кровяное давление, частоту пульса и другие величины, которые должны характеризовать состояние пациента после курса лечения. Сама же машина сможет определить, как кратчайшим путем к этой цели прийти, какие нужны лекарственные препараты и процедуры. Если же то или иное промежуточное решение окажется неточным или резко изменится ситуация, машина, учтя полученные результаты, мгновенно внесет поправку.

Подобные устройства помогут не только врачу. Они научат капитана дальнего плавания находить выход из самого неожиданного положения и вести корабль наилучшим путем, диспетчер большого завода будет советоваться с такой машиной, планируя загрузку отдельных цехов, а агроном поручит ей распределение удобрений по полям.

Можно ли сейчас же, сегодня использовать в практике проектирования электронно-вычислительных машин последние достижения биологии, в частности, нейрофизиологии? Очевидно, это дело будущего. Будущего, потому что прежде чем перейти к такой стадии работы, необходимо ответить на целый ряд вопросов. Вот один из них: нужно ли наделять машину способностью чувствовать, желать чего-то? Как будто в этом нет технической необходимости. Термин «чувствующие машины» многими инженерами воспринимается исключительно в юмористическом плане. А между тем, забегая вперед, скажем, что мотивация, сортировка информации с позиций «самого главного в данный момент желания», помогает человеку отбросить, как выражаются инженеры, «избыточную информацию» и быстро обработать необходимую. Проще говоря, в этом случае появляется возможность использовать только те сведения, которые относятся к делу, быстро выуживая их из обширного информационного потока.

Очевидно, что такое качество было бы полезно и для машины. Если же допустить, что машина будет чувствовать, то можно допустить и появление таких понятий, как «награда машине» или «наказание машины». Кнут и пряник по отношению к роботу?

Продолжая рассуждать в таком комическом настрое, можно допустить, например, что машина, обидевшись, вдруг начнет решать не те задачи, которые нужны. Или будет их решать не так. Тема, казалось бы, для анекдота.

Однако вопрос этот в настоящее время выглядит уже не столь комически.

Как сообщалось в печати, некоторые исследователи склонны классифицировать машины на «враждебные», или «агрессивные», и доброжелательные.

Вот какие сложные проблемы затрагиваются в связи только с одним аспектом будущего машинного механизма предвидения. Однако это не отвращает создателей техники будущего от столь заманчивой цели. Наоборот, интерес к нейрофизиологическим и биологическим аспектам предвидения все время возрастает. Наличие специальных механизмов предсказания результатов будущих действий в живых объектах теперь уже, после разносторонних исследований и физиологов, и техников, не вызывает сомнений. Но на нынешней стадии развития науки одной констатации факта биологического предвидения недостаточно – необходимы точные сведения о нейрофизиологических закономерностях таких процессов. А для этого нужно изучать истоки способности к предсказанию, познать тончайшие процессы, происходящие в нервной системе.

Развитие электронной техники позволило нейрофизиологам проникнуть в процессы, протекающие в одной нервной клетке. Даже на молекулярном уровне загадочная «жизнь» молекул стала доступной для исследователей. Чем точнее и тоньше эксперимент, тем более достоверные сведения имеют ученые о работе отдельных звеньев нервной системы. Как будто бы с этим тезисом спорить невозможно. Однако на самом деле здесь скрыто глубокое противоречие. Оно выявилось по мере накопления результатов аналитических исследований.