Гомо Сапиенс. Человек разумный

Исследователи хотели формализовать тот интуитивный процесс, который у людей происходит при обучении. Скажем, когда обучают врача, ему демонстрируют последовательно некоторое количество больных людей, описывают синдромы, симптомы – и постепенно возникает некий «образ болезни». Если по прошествии некоторого времени обучаемому предъявляется новый неизвестный ему пациент, то новоиспеченный врач более или менее точно устанавливает диагноз.

Медицинская диагностика, геологическое прогнозирование, оценка экономических и политических ситуаций, профотбор, автоматизация обработки экспериментальных данных, распознавание неисправностей машин и механизмов, интерпретация сигналов при радио- и гидролокации, предугадывание свойств синтезируемых химических соединений – всюду требовались эффективные алгоритмы распознавания. Их созданием, часто на свой страх и риск, занимались большие коллективы исследователей. Немало лет требовала такая работа (она обычно заканчивалась публикацией серии статей, иногда даже монографией). Привлекался большой творческий потенциал (ведущие математики, эксперты), тратились немалые средства.

К сожалению, выпестованные с таким трудом алгоритмы распознавания не только не работали в соседних областях науки или техники, но чаще всего даже в той области, для которой они были созданы, вели себя на удивление «робко». Скажем, алгоритм поиска нефти, удачно подобранный для Западной Сибири, давал осечку в Татарстане и бастовал на берегах Каспия. А алгоритм технической диагностики, разработанный для легковых автомашин, не признавал трактора, игнорировал мотоциклы.

В эти годы поисков один известный советский кибернетик на научном семинаре как-то посетовал: «Я бы все на свете отдал, если кто-то мог объяснить мне, как научить машину отличать собаку от кошки. Вроде бы все одинаково: четыре лапы, хвост, два уха…»

Необходимо было навести математический порядок в этой неразберихе. Задача состояла в том, чтобы, признав как реальность существование и пользу для практики уже созданных алгоритмов распознавания, изучить с помощью строгих математических методов само множество таких процедур и попытаться построить такие обобщающие алгоритмы, которые бы успешно работали в любой области. И почти со стопроцентной вероятностью.

Другими словами, тут требовалась совсем иная математика, математика нового типа.

14.8. Науки описательные и точные

Бывший в свое время директором Вычислительного центра Академии наук СССР Герой Социалистического Труда академик Анатолий Алексеевич Дородницын (1910–1994) увлекался необычным хобби. Он на досуге классифицировал ракушки тропических моллюсков (им была собрана большая их коллекция). Академик пытался по узорам удивительной красоты и сложности, которые украшали раковины, установить род, класс того или иного беспозвоночного, которому эта ракушка-дом принадлежала.

Проблема распознавания образов давно интересовала Дородницына. В сентябре 1971 года, когда в Москве на симпозиуме «Практические применения методов распознавания образов» собрались исследователи из Болгарии, Венгрии, ГДР, СССР и Чехословакии, академик сделал очень интересный доклад «Информатика и описательные науки».

Дородницын разделил тогда все науки на точные и описательные. К точным наукам он отнес математику и науки физического цикла (механику, термодинамику, электродинамику, квантовую механику), к описательным – все остальные.

Какая наука точна? Та, что обладает средствами предвидеть с достаточной практической точностью развитие процессов, изучаемых данной наукой. Если этого нет, если исследователи в основном вынуждены строить догадки о том, как пойдет процесс, значит, эта наука все еще остается описательной. Таковы биология, медицина, геология, социология.

Дородницын тогда напомнил в своем докладе, что когда-то, во времена Аристотеля и Платона, то есть тысячелетия назад, все науки, включая и «царицу наук» математику были описательными. И превращение многих из них в науки точные произошли постепенно. Как это случилось? Сначала, отмечал ученый, шел медленный процесс накопления информации: собирались сведения об объектах данной науки. Затем наступал этап классификации (она может быть и наивной: так сторожевые собаки делят всех людей на два класса – хозяев и недругов).

Но это все пока была лишь предварительная работа. Наука становится точной только после установления связей и соотношений между ее объектами. Когда таинственным образом возникают «величины» (это не обязательно числа!) и законы (модели отношений), их связывающие (скажем, законы Ньютона, Кулона – в физике, законы Архимеда, Паскаля – в механике).

В октябре 1984 года, выступая уже на Всесоюзной конференции по информатике, Дородницын существенно дополнил свои старые высказывания. Он отмечал, какие громадные выгоды сулит человечеству превращение описательных наук в науки точные.