Исследователь должен иметь определенные и достаточно простые (удобные) возможности задавать вопросы системе, в которой записаны в форме комплекса программ те модели, которые имитируют изучаемые природные процессы, и достаточно быстро и в наглядной форме (например, в форме графика) получать необходимые ответы.
Дальнейшее развитие диалоговых средств и способов представления информации, повышающих эффективность работы исследователя, я вижу в более глубоком понимании процессов мышления, в понимании того, что необходимо для более полного раскрытия способностей человеческого интеллекта, и создании необходимых для этого технических и математических средств.
Вычислительная техника, которая появилась еще в конце 40-х годов, долгое время такими возможностями не обладала. Мы многие годы воспринимали ее просто в качестве быстродействующего арифмометра. Лишь где-то на рубеже 60—70-х годов мы начали понимать, что это быстродействие может стать залогом совсем новых средств исследования. Мы начали понимать, что такое человеко-машинный диалог и с помощью каких средств он может быть реализован.
В создании необходимых для этого технических средств бесспорно очень велика заслуга инженеров. Но главное в утверждении новой роли компьютеров, на мой взгляд, сделали все-таки математики. Именно они первыми осознали всю важность проблемы и создали то математическое обеспечение, без которого любые инженерные изобретения не могли бы быть использованы на практике.
Так называемое системное математическое обеспечение, специальная организация программ, новая технология построения системы моделей (о которой я еще буду говорить) позволили не только создавать большие системы математических моделей, но и использовать их для решения задач такой сложности, которая казалась непреодолимой еще пару десятков лет тому назад. В частности, только теперь стало доступным изучение с помощью математического моделирования биосферных процессов глобального масштаба.
Сами идеи машинного эксперимента, который сегодня превратился в одно из важнейших средств научной работы не только теоретиков, но и экспериментаторов, зародились в головах математиков уже давно. Они начали обсуждаться еще в те времена, когда никаких диалоговых средств еще и в помине не было, когда компьютеры еще представляли собой малонадежные ламповые «монстры» и были, конечно, совершенно не приспособлены к диалогу.
Одним из первых примеров реализации диалога человек — компьютер была, вероятно, попытка численного решения задачи отыскания экстремума функции, топографическая поверхность которой имеет овражную структуру. Эта схема диалоговой оптимизации была реализована на ламповой машине БЭСМ-1 в начале шестидесятых годов (см. подробнее: Моисеев Н. Н. Численные методы в теории оптимальных систем. М., 1971, с. 188–190).
Употребляя термин «человеко-машинный диалог», я понимаю его смысл достаточно широко, как любое средство объединения — объединения формально-логического и гуманитарного стилей мышления. Такое объединение включает в себя целый ряд элементов очень различной природы, включая технический, машинный сервис и специальное программное обеспечение и специально для этого вырабатываемую систему процедур, объединяющих усилия специалистов разного направления. Вот это все и призвано помочь нам преодолеть одно из труднейших противоречий современности и создать инструмент, необходимый для выбора «стратегии Разума»!
Современные научные проблемы во все большей степени начинают носить принципиально междисциплинарный характер. Глобальные проблемы являются их ярким представителем: их решение требует участия самого широкого спектра специалистов. А для этого прежде всего нужны общий язык и соответствующие средства работы с информацией.
Необходимый язык дают математические модели или, более точно, такие описания изучаемых явлений, в которых используется язык математики. Техническими средствами становятся современные вычислительные системы, то есть совокупность вычислительных машин, вспомогательных устройств (систем ввода-вывода, графических устройств и т. д.) и соответствующего математического обеспечения, необходимого для решения возникающих математических задач.
И модели, и инструментарий — это все необходимые элементы диалоговой системы. Но их одних еще мало для эффективного получения необходимых знаний.
Как уже говорилось выше, наши средства анализа, наши знания окружающего мира недостаточны для того, чтобы полностью описать происходящее в нем на языке математики. И, по-видимому, на любом уровне развития науки всегда будет происходить нечто подобное, ибо язык математики, как и любой другой язык, не является универсальным. По этой причине наши модели, как правило, не бывают замкнутыми.
Последнее означает, что системы уравнений, соотношений, неравенств содержат величины, которые не определяются в рамках моделей и не задаются начальными условиями. Они должны быть заданы заранее, то есть быть факторами экзогенными по отношению к модели, либо быть подобранными экспертами в процессе самого машинного эксперимента.