Искусственный разум

Резолюция вызывает энтузиазм специалистов, проявления которого очевидны, например, в отрывке из совсем свежей научной статьи: "Система доказательства теорем чарует и влечет. В самом деле, она универсальна, упорядочена и ее достоинства имеют подтверждение; опираясь на правильные входные данные, она весело и непринужденно приведет вас к искомому результату".

Итак, "мартышкин труд" предпочтительней эвристик. ЛЮБОЗАР с его колебаниями и отсутствием гарантий успешного решения должен уступить дорогу властной резолюции. Машинная логика сама, без человека одолеет любые препятствия.

Против этой достаточно распространенной постановки вопроса возражает академик В. Глушков: "Такая постановка не соответствует опыту, накопленному в других областях применения ЭВМ".

И предлагает совсем иной подход к машинному доказательству теорем. Центральной фигурой в нем является человек, квалифицированный математик, активно взаимодействующий с машиной. Чтобы взаимодействие было возможным, необходим язык, удобный для математика и понятный для ЭВМ. Чтобы взаимодействие было плодотворным, машину следует вооружить Алгоритмом Очевидности. Язык и Алгоритм - два краеугольных камня, на которых должно быть воздвигнуто новое здание "математического обеспечения для математических доказательств".

В. Глушков изложил свои новаторские идеи в начале 1965 года. Сейчас, в августе 1977 года, мы беседуем о развитии этих идей с ближайшим сотрудником В. Глушкова, профессором Ю. Капитоновой. Задаю ей естественный вопрос:

- Почему не доверить машине самой вести доказательство?

- При переборе всех возможностей, при выводе всех резольвент дерево опровержений становится великаном. Время решения задачи машиной достигает времени жизни нескольких поколений людей.

- Значит, я попрошу ЭВМ доказать теорему, а мой внук заберет готовое доказательство?

- На блюдечке с голубой каемочкой. Если, конечно, машина, ведущая перебор, не окажется в металлоломе, а само доказательство будет хоть кому-нибудь нужно.

- Все-таки память о дедушке... Как же хотите вы ускорить работу машины?

- Научив ее математике. Для этого и нужен особый язык, язык практической математики.

- Язык практической математики - зачем его придумывать вновь? Разве математика издавна не обладает своим строгим, точным и однозначным языком?

- Это распространенное заблуждение, что язык математики строг и однозначен. Точнее сказать, часть его именно такова - формулы. Но все остальное... Мы проанализировали десятки книг по современной математике и увидели, что словесная ткань, связки между формулами, - все эти "легко увидеть", "подобным же образом", "после некоторых преобразований", "из чего следует", - скорее намеки, чем объяснения. Они требуют от читателя додумывания, иногда несложной, а иногда большой мыслительной работы. В общении с машиной неопределенностям не место.

- Итак, язык практической математики делает аксиомы, теоремы, следствия - весь арсенал математики доступным машине. Но кто беседует с ЭВМ на этом языке, кто учит ее математике?

- Каждый, кому не лень. Я говорю серьезно: передача машине математических знаний - дело коллективное. Все математики должны хотеть, чтобы ЭВМ знала и фундаментальные вещи, и новейшие, только что опубликованные факты. Все математики будут стремиться к полноте и детальности машинных знаний.

- Отчего же такая забота о компьютере?

- Не о компьютере забота, а о себе. Знающая машина спасает математика от неловкости. Вообразите, вы прибегаете утром на работу и оповещаете своих коллег: "Сегодня ночью я решил десятую проблему Гильберта! Получился простенький алгоритм..." Вы ожидаете взрыва восторга, а в ответ несутся сдавленные смешки...

- Коллеги смеются, потому что десятую проблему решили раньше?

- Конечно! Но не только потому. Еще и потому, что запоздалое решение ошибочно - там нет никакого алгоритма, ни простого, ни сложного, там алгоритмическая неразрешимость... Вот если б незадачливый математик, прежде чем оповещать мир об открытии, сел бы за пульт ЭВМ и сообщил бы ей...

- Любопытно, как он говорил бы с машиной?

- Ну примерно так: "Пусть D - диофантово уравнение, пусть С - целые числа. Ввожу алгоритм проверки, имеет ли любое D решение в С. Сообщи новизну и корректность алгоритма".

- Как выглядел бы ответ машины?

- Категорически. "Новизна отсутствует. Десятая проблема Гильберта решена в 1969 году Ю. В. Матиясевичем. Нужна ли библиография?"

- То есть ЭВМ предлагает отпечатать список работ, в которых содержится решение?

- Само собой разумеется. Она перебрала свои математические знания, нашла относящиеся к делу и готова делиться ими с человеком.

- Прекрасно! Проверка новизны избавляет математиков не только от досады, но и от лишней работы. Ваш открыватель уже открытого мог обратиться к машине до бессонной ночи,, он мог узнать, стоит ли думать на 1 десятой проблемой, или это зряшное занятие.

- Конечно. Но главное впереди. Машина не ограничивается проверкой новизны. Она проверяет правильность алгоритма, предложенного человеком. Она печатает дальше: "Ваш алгоритм некорректен. Ошибка состоит в следующем..."