книги из ГПНТБ / Сочивко В.П. Человек и автомат в гидросфере очерки системотехники

В последние годы широко ведутся кибернетические исследования больших сообществ, в частности популяций рыб. Уже разработаны математические модели, предназна­ ченные для изучения динамики популяций рыб. В Инсти­ туте экологии растений и животных Уральского филиала Академии наук СССР создана математическая модель динамики изменения численности обской ряпушки. В мо­ дель введены сведения, полученные при биологических исследованиях и характеризующие обстановку, которая существовала в устье Оби, совокупность растений и жи­ вотных в этом устье. Модель позволяет воспроизвести картину будущей жизни обского стада ряпушки —• ее вос­ производства, роста, нереста. Устанавливается скорость созревания в начальный период летнего нагула. Вычис­ ляется зависимость различных возрастных групп рыбы от состояния кормовой базы. Определяется влияние чис­ ленности возрастных групп на количественные резуль­ таты нереста. С помощью модели можно ответить на во­ просы о том, сколько икры будет появляться в каждом последующем году, какое количество мальков даст эта икра, много ли мальков выживет, насколько прибавит в весе ряпушка через год, два, три и т. д. Эта математиче­ ская модель была опробована также на сельди Донского и Азовского бассейнов.

Исследование точности математической модели пока­ зало, что получаемые с ее помощью данные отклоняются от действительных результатов не более чем на 10%. Такую точность можно признать вполне удовлетвори­ тельной.

Достаточно очевидно, насколько необходимы такого рода модели для управления морехозяйствами. Расчет­ ные данные по размерам, возрасту и весу рыбьего стада дают возможность эффективно управлять им. Модель позволяет получить научно обоснованный ответ на вопрос о том, где и в каком количестве надо ловить ряпушку или сельдь, в каком возрасте рыба достигает лучших весовых кондиций и в какое время она особенно нуждается в ох­ ране. Создается основа для ежегодных промысловых про­ гнозов, подлинно научного планирования рыболовства, строгого определения оптимальных объемов промысла.

Г л а в а с е д ь м а я

ПРОГРАММИРОВАНИЕ ПУТЕЙ

ОСВОЕНИЯ ГИДРОСФЕРЫ

Корреспондент: Доктор Эджертон, скажите, -что Вы предполагаете найти, погрузившись на большую глубину? Эджертон: Если бы я знал, то не стал затруднять себя поисками.

До последнего времени как в нашей стране, так и за рубежом отсутствует взаимосвязь между отдельными направлениями общего фронта работ по освоению гидро­ сферы. Речь идет не. о формальной координации работ со стороны комитетов, советов, секций и т. п., которые давно созданы и успешно функционируют в разных стра­ нах мира (хотя проблема освоения гидросферы ввиду своей сложности н своеобразия заслуживает учреждения более мощных институтов типа Морской академии, как это имеет место в сельском и коммунальном хозяйстве, в медицине, педагогике, в архитектурно-строительной, военной и других областях). Сейчас мы имеем в виду научно-информационный аспект проблемы: каким обра­ зом органически увязать научно-технический поиск, полу­ ченные результаты и планирование будущих исследо­ ваний.

По данным американской печати, в США менее 2% вы­ двигаемых идей приводит к созданию новой, пользующейся спросом продукции. По тем же данным восемь из десяти научных сотрудников и инженеров, занятых различными разработками, трудятся над проектами, не оправдываю­ щими себя с коммерческой точки зрения. Конечно, не только рентабельность производства учитывается при оценке того или иного проекта. Но и о ней нельзя забы­ вать, когда речь идет о работах, затраты на которые исчисляются внушительными цифрами.

178

В ряде наук о гидросфере продолжает доминировать эмпирико-накопительная методика. Ее остроумно вы­ смеял Эддингтон в рассказе об ученом-эмпирике, кото­ рый забросил в море сеть с двухдюймовыми ячейками, исследовал улов и вывел эмпирический закон, гласящий, что размеры всех морских существ превышают 2 дюйма. Но даже стремясь к систематизации накопленных фактов, мы часто попадаем в плен соблазнительно простых, но не­ достаточно объективных систем классификации.

Выше уже говорилось, что не только технический прогресс сам по себе и не только стремление овладеть неисчислимыми богатствами влекут нас в гидросферу. Давно замечено, что главная, хотя и не всегда осознанная причина всяких поисков заключена в нас самих, ибо человек так устроен, что в познании для него слились и смысл, и цель. Другое дело, что познание всегда воз­ награждает нас за приложенные усилия, позволяя созда­ вать все новые материальные ценности.

В данной главе будут рассмотрены некоторые аспекты информатики и научной прогностики в связи с проблемой освоения человеком гидросферы. Каждая из названных дисциплин возникла сравнительно недавно, но уже се­ годня представляет собой достаточно развитую и глубо­ кую область науки. Огромная польза от привлечения этих дисциплин к решению обсуждаемой в книге проблемы заставляет нас коротко остановиться на некоторых вопро­ сах современного научного программирования исследо­ ваний в гидросфере.

§ 20.

Информатика и гидросфера

•

Мудр — кто знает нужное, а не многое.

Эсхил

В последние годы значительно возрос интерес к проблеме накопления и рационального использования научной информации. Обычно это объясняют лавинооб­ разным нарастанием информационных потоков во всех

областях человеческого знания, увеличением разрыва между возможностью осмыслить потенциально интерес­ ную информацию и бурным ростом числа всевозможных публикаций, увеличением количества люден, причастных к использованию информации, и рядом других причин. Если до XVIII в. один человек мог обладать научными знаниями в самых различных областях, то в наши дни даже в очень узкой области невозможно уследить за всеми опубликованными результатами.

Характеризуя ситуацию, исследователи проблемы на­ копления и использования информации отмечают, что научные сотрудники часто чувствуют себя погребенными под массой статен и монографий, выходящих во всех угол­ ках земного шара; несмотря на помощь библиографий, им чаще всего не удается ни прочитать их целиком, ни тем более поразмыслить над ними. Утопая в непрекращаю­ щемся потоке публикации, они все время рискуют запу­ таться в мелочах п упустить главное.

Даже процесс проектирования как в судостроении, так и в других отраслях в настоящее время сопрово­ ждается оформлением огромного количества документа­ ции. Показателен пример, заимствованный из авиацион­ ной техники. Американский реактивный самолет типа «Боинг-707» имеет грузоподъемность 26 т, а вес чертежей, которые необходимы для его изготовления, составляет

около 23 т.

Острота ситуации вызвала появление не только новых технических средств, но и нового технического направ­ ления — информатики. Согласно одному из определений, «информатика — это научная дисциплина, изучающая структуру и свойства (а не конкретное содержание) науч­ ной информации, а также закономерности научно-инфор­ мационной деятельности, ее теорию, историю, методику и организацию. Целью информатики является разработка оптимальных способов и средств представления (записи), сбора, аналитико-синтетической переработки, хранения, поиска и распространения научной информации» [46]. Таким образом, предметом информатики является изу­ чение общих закономерностей научно-информационной деятельности, но не сама эта деятельность.

К основным задачам информатики относятся:

а) оптимизация передачи научных и технических зна­ ний и практического опыта;

б) преодоление языкового барьера;

180

в) в теоретическом плане — выявление закономерно­ стей создания информации, ее передачи, преобразования и использования;

г) в практическом плане — обеспечение наиболее ра­ циональной и оперативной организации связей как в пре­ делах какой-либо науки, так и между разными областями науки, отраслями производства с широким применением современных технических средств.

Исследователи-информатики подчеркивают тот факт, что число публикаций в настоящее время намного обго­ няет число новых идей. В информатике принято считать, что объем научной информации удваивается каждые 10 лет, но не более одной трети ее действительно нова и оригинальна. Отсюда следует практический вывод о том, что на первое место выступает не проблема ускорения публикаций, а проблема осмысливания новых информа­ ционных поступлений. Одной из причин указанного поло­ жения является слабая координация проводимых иссле­ дований, в результате чего многие работы выполняются по нескольку раз. Это особенно недопустимо для тех обла­ стей науки, где получение новых данных связано с боль­ шими затратами труда и материальных средств.

Превосходная мысль рискует быть безвозвратно утра­ ченной, если она не была записана. Точно так же рискуют быть утраченными и уникальное наблюдение, фотоснимок, протокольные записи, если их хранение доверено архи­ вам и библиотекам и если они не могут быть быстро предо­ ставлены исследователю, систематику, прогнозисту. Поэтому единственно рациональным является подход, предложенный информатикой — автоматизация информа­ ционного поиска, использование информационно-поиско­ вых систем (ИПС), которые осуществляют накопление идей, документов, фактов, гипотез, теорий и т. д. и обес­ печивают их быструю выдачу по запросу.

Важен также следующий момент. Каждый человек обладает «информационными фильтрами» с индивидуаль­ ными характеристиками. Эти характеристики склады­ ваются под воздействием индивидуальной информацион­ ной потребности, личного опыта и знаний; они обуслов­ лены возможностями использования привлеченной инфор­ мации, субъективными особенностями отражательной дея­ тельности и многими другими факторами. В сознании исследователя существует механизм классификации фак­ тов, понятий, идей, сложившийся в результате жизнен­

181

ного опыта, образования, способностей, языка, наклон­ ностей, мотиваций и т. д. Даже в хорошо формализован­ ных отраслях знания исследователь непроизвольно при­ вносит элементы субъективизма в изложение полученных результатов. Однако важно отметить, что автоматизиро­ ванные информационно-поисковые системы, хотя они и не лишены некоторых черт субъективизма, внесенных их создателями, производят обработку,' систематизацию, хранение, поиск и выдачу информации как объективно действующие системы. В подавляющем большинстве слу­ чаев это является огромным достоинством автоматизиро­ ванных ИПС.

Всякое познание предполагает классификацию. Это на­ столько органически присуще человеческому мозгу, что, по мнению крупнейшего психолога современности Ж- Пиаже, уже ребенок познает окружающий мир, иссле­ дуя и классифицируя предметы, которые он встречает. , Работы видных ученых разных областей и разных вре­ мен — Г. Лейбница и Л. Ландау, К. Линнея и Д. И. Мен­ делеева — подтверждают колоссальную значимость систе­ матизации и классификации во всех областях по­ знания.

Раньше методика поиска признаков (принципов) клас­ сификации основывались на переборе «вручную» всех возможных вариантов. Использование электронно-вычис­ лительных машин, входящих в автоматизированные ИПС, значительно упрощает эту задачу. Конечно, при решении такой многоплановой проблемы, как освоение гидросферы, целиком возложить на машину осуществление системати­ зации и классификации невозможно. Но исследователю, интуитивно устанавливающему основные принципы клас­ сификации («по предмету», «по применению» и др.), машина может оказать действенную помощь.

В науке о науке (науковедении) считается, что уже само определение науки в настоящее время дать доста­ точно трудно. Однако ясно, что одним из признаков, отли­ чающих научное знание от ненаучного, является его системность. Систематизация — активный творческий про­ цесс, в ходе которого достигается более глубокое отра­ жение действительности, осуществляются научные откры­ тия. В научном познании велика также роль классифика­ ции. Существует мнение о том, что основная функция науки — это классификация фактов, распознавание их взаимных связей и относительного значения.

182

Решение многих вопросов систематизации и класси­ фикации комплекса научных фактов, идей, гипотез, теорий сталкивается с трудностью поиска нужных данных. Тра­ диционные библиографические методы не приспособлены для многоаспектного поиска. Между тем если в «чистой»

.океанологии или «чистой» гидродинамике возможны си­ стемы классификации (и соответственно поиска), построен­ ные по иерархическому принципу, то в комплексе зна­ ний о гидросфере большая часть документов, входящих в информационный массив, относится одновременно к двум, трем и более разделам этой области знаний. Успешный многоаспектный поиск в больших информационных мас­ сивах может быть осуществлен лишь с помощью совре­ менных ИПС. Заметим, что в то время как ранее попытки механизировать информационный поиск даже не пред­ принимались (осуществление поиска считалось прерога­ тивой интеллекта), теперь прогресс в деле информацион­ ного обслуживания связывают только с внедрением ма­ шин. При этом если книги, карты, графики, чертежи, таблицы и т. п. — это сравнительно простые средства материализации научных идей, фактов и т. п., то автома­ тизированные ИПС являются мощными «психологиче­ скими орудиями», интеллектуальными орудиями чело­ века.

Современная научно-информационная деятельность в любой области, в том числе и в области гидронавтики, сводится к решению следующих основных задач:

1)предельно полный сбор, аналитико-синтетическая переработка информации с целью быстрого оповещения всех заинтересованных лиц о новых достижениях науки

итехники в области гидронавтики;

2)долговременное хранение информации в памяти ИПС, позволяющее осуществлять быстрый, исчерпываю­ щий и многоаспектный поиск необходимых сведений;

с целью выдачи рекомендаций, фрагментов плана, про­ грамм, прогнозов и др.

Решение перечисленных задач потребует использова­ ния достижений информатики и смежных научных дис­ циплин, а также применения достаточно сложных техни­ ческих систем. Понадобится, по-видимому, разработка специального языка, пригодного для изложения всей

183

совокупности научных данных о гидросфере. Создание такого языка является, по. существу, разработкой спе­ циализированного тезауруса — одноязычного словаря, в котором указаны все смысловые связи между словами, входящими в этот словарь (под связями понимаются родо­ видовые, ассоциативные и другие отношения слов).

Научная информация должна отвечать на фактогра­ фические вопросы: какими свойствами обладает данный объект? Какие объекты обладают данным свойством? Что известно по данной теме пли о данном объекте? Каковы физические характеристики данного материала и т. д. Ответы на подобного рода вопросы никогда не входили в задачу библиографической службы библиотеки. Тради­ ционно библиотека обеспечивала исследователя библио­ графическими сведениями, но ученому, руководителю, инженеру нужна не библиография (хотя за неимением других источников информации он до последнего времени удовлетворялся и библиографическими сведениями) и даже не сами произведения, а факты и идеи, которые в них содержатся и которые потребовались исследова­ телю.

При формулировке информационного запроса человек не всегда точно знает, какая информация ему действи­ тельно нужна. Содержание документа может изменить представление человека о его фактической информацион­ ной потребности пли заставить изменить форму выраже­ ния этой потребности. Отсюда следует необходимость обеспечить информационно-поисковые системы обратной связью с потребителем, чтобы последний мог, изменяя формулировку своего запроса, оптимизировать работу информационной системы. Это дает возможность иссле­ довать поисковый массив, находя действительно полезные и ценные факты. Другими словами, информационно­ поисковые системы должны быть адаптивными.

Перечисленные аспекты информационной деятельности хотя и не исчерпывают всей проблематики, однако позво­ ляют сделать вывод о том, что к обсуждаемой проблеме необходим системотехнический подход. Эффективные ин­ формационно-поисковые системы являются сложными автоматизированными комплексами типа человек— машина.

Сейчас ясно видны новые тенденции информационной деятельности. Возникает задача осмысливания содержа­ ния всех новых публикаций. В связи с этим становится

184

актуальной подготовка научных работников совсем осо­ бого профиля — специалистов, изучающих не явления природы, а публикации. Задача такого специалиста —• разобраться в потоке информации, оценить новые направ­ ления, установить связи между новыми идеями, найти возможные области их практического применения. Если традиционный исследователь чаще всего имеет дело с ма­ териальными объектами, то исследователь-информатик оперирует информацией, а единственным доступным ему экспериментом является так называемый умственный эксперимент.

Как правило, результатом деятельности информацион­ ного исследователя является аналитический обзор, но, в отличие от обычных обзоров, значение этого документа во много раз превосходит значение ряда оригинальных статей.

Говоря о применении ИПС, следует отметить, что теоретической основой использования этих систем яв­ ляется автоматическое управление и связь. По существу, ИПС — это звенья автоматизированных систем управле­ ния (АСУ), используемых при исследовании гидросферы. Являясь сложной кибернетической системой, ИПС сла­ гается из следующих компонентов:

1) алгоритмов и средств программного обеспечения;

2) структур, обеспечивающих реализацию таких про­ цедур, как самоорганизация, автоматический поиск, обна­ ружение и опознание, принятие решения, адаптация

идр.;

3)технических средств, обеспечивающих функциони­

рование системы, ввод информации, воспроизведение и вывод печатной информации и отображение данных.

Задача создания ИПС вполне реальна. Если период 1960—1970 гг. характеризовался внедрением средств ме­ ханизации и автоматизации на отдельных этапах обра­ ботки информации, то 1970—1980 гг. определяют как период интенсивной постройки отраслевых комплексов — автоматизированных систем информационного обслужи­ вания с полной автоматизацией всего процесса обработки информации. Так, уже в 1966 г. вступила в строй единая автоматизированная информационная система ВМС США под названием «Нардис» (NARDIS — Navy Automated Research and Development Information System), которая предназначена для обеспечения кадровых специалистов, администрации и научно-исследовательских организаций

185

обслуживающих ВМС США, данными, необходимыми при проведении различных научно-исследовательских ' и опытно-конструкторских работ. В ИПС «Нардис» входит универсальная электронно-вычислительная машина «Ларк» и две автоматизированные картотеки на перфо­ картах и магнитных лентах. ,

В нашей стране практически во всех отраслях народ­ ного хозяйства функционируют отраслевые информацион­ ные центры. Таким образом, созданы предпосылки для широкого внедрения идей п методов информатики в авто­ матизированные системы управления, обеспечивающие проведение подводных исследований и промышленное использование гидросферы. Можно предположить, что в ближайшие годы мы станем свидетелями необычного штурма: армия исследователей гидросферы, вооруженная мощными логико-информационными машинами, начнет стремительное наступление на тайны Океана, и многие победы будут одержаны не в глубинах его, а у пультов информационно-поисковых систем.

§ 21.

Системные принципы прогноза

•

Когда выдающийся, но уже пожилой ученый заявляет, что какая-либо идея осуществима, он почти всегда прав. Когда он заявляет, что какая-либо идея не осуществима, он, вероятнее всего, ошибается.

А. Кларк

Попытки прогнозировать развитие той или иной отрасли, тех или иных явлений предпринимались издавна. Помимо того, что прогноз интересен сам по себе, прогно­ зирование является важным условием всякой руководя­ щей деятельности. Принимая решения, определяющие ход событий в течение длительного периода, руководитель должен в известной степени прогнозировать ход этих событий.

В последние годы развивается научное направление, основным предметом которого является прогностика — разработка методов и программ долгосрочного прогнози­ рования. Близко к этому направлению примыкают и не­

186