Основатель советской кибернетики (интервью Палагина А.В.)
Герасимов Игорь
О выдающемся советском ученом-кибернетике, Академике Академии Наук СССР, Герое Социалистического труда Викторе Михайловиче Глушкове (1923-1982), своей научной и организационной деятельностью предвосхитившем "информационную революцию" и постиндустриальное общество; о роли кибернетики в жизни общества и об актуальных задачах сегодняшнего дня, стоящих перед Киевским Институтом кибернетики имени В.М. Глушкова, рассказывает в интервью газете "Правда-инфо" заместитель директора института, доктор технических наук, профессор, член-корреспондент Национальной Академии Наук Украины, лауреат Государственной премии Александр Васильевич Палагин.
- Сегодня, к сожалению, имя основателя советской кибернетики, ученого с мировым именем Виктора Михайловича Глушкова, неизвестно широкой российской публике, несмотря на то, что разработки, начало которым он положил, прочно вошли в нашу жизнь. Современное общество просто немыслимо без кибернетики. Поэтому я считаю целесообразным познакомить российскую аудиторию с жизнью и деятельностью академика Глушкова. Александр Васильевич, что Вы можете рассказать об основателе Вашего института – как об ученом, организаторе, человеке?
- Отличительной чертой Виктора Михайловича как организатора было умение создать среду для коллективного творчества, способность постоянно делиться своими новыми идеями с коллективом. Так, вернувшись из очередной поездки, он всегда подробно рассказывал о том, что увидел и узнал. Его отличали необыкновенная работоспособность и широта знаний.
В кибернетику он пришел из среды ученых-математиков. Когда он пришел в науку, вычислительная техника только зарождалась. Первая сделанная в континентальной Европе вычислительная машина именовалась МЭСМ. Увидев сделанную машину, он построил генеральный план развития средств вычислительной техники, что называется, с другой колокольни – где в основе архитектуры лежали принципы зарождающегося тогда искусственного интеллекта... Когда мы приводим это понятие, следует выделить два его значения: прежде всего это, конечно же, средства распознавания образов, а второе – это внутренний машинный интеллект.
- К этому типу можно, наверное, отнести и экспертные системы?
- Экспертные системы – модное течение, которое, однако, несколько затихло. Оно не исчерпывает всех возможностей подхода. Речь идет скорее о более общем классе таких средств – а именно об интеллектуальных информационных системах. Это поколение информационных инструментов можно разделить следующим образом: на "традиционные" системы и системы, оперирующие сознанием, т.е. то, что связано с триадой "входной сигнал, внешний мир – процесс познания – выработка знания", или, кратко, "сознание – познание – знание". Сюда же следует отнести задачи, которые доселе были сосредоточены в области языкознания – компьютерная лингвистика, когнитивная семантика. Сегодня мы должны это рассматривать вместе. Изучая процесс понимания у человека, мы должны смоделировать образы и понятия человека, чтобы на основе этого создать человекоподобную машину, появление которой было предначертано Глушковым.
Воплощая в жизнь эти разработки, мы создавали и создаем компьютерные системы, программы, модели, методы, воплощенные непосредственно в архитектуру. Это есть переход от машин классического фон-неймановского типа к ненеймановским машинам. Первой такой машиной стал МИР – "Машина инженерных расчетов". Необходимо отметить, что принцип структурной интерпретации языков высокого уровня до сих пор не стал достоянием архитектур современных компьютеров. Сейчас язык высокого уровня работает отдельно, а машинный язык – отдельно, из чего следует необходимость трансляции. В МИРе же это было сделано на архитектурно-структурном уровне. Таким образом, благодаря реализации этого принципа, воплощением которого стали средства микропроцессорной интерпретации, стало возможным получить новое качество.
Вторым примером машин ненеймановского типа может служить машина с макроконвейерной архитектурой, в которую был заложен принцип распараллеливания вычислительных процессов. По этому пути идет сегодня весь мир.
- Снова упомяну модный термин: "нейронные сети". Какое они имеют отношение к машинам, в основе которых лежит упомянутый Вами принцип?
- Нейронные сети стоят особняком, в их основе лежит неалгоритмический принцип функционирования. В традиционных машинах все доведено до абсурда, операции выполняются на основе элементарных логических процедур. Основной элемент такой машины – триггер, имеющий два состояния: ноль или единица. Процедуры вычисления опускаются до примитивного уровня. Отличительная черта машин, принадлежащих к поколению глушковской эпохи – интеллектуальных процессоров и ЭВМ – создание языков более высокого уровня, реализованных в машинах, отсутствие необходимости опускаться до булевской алгебры. Это первое направление разработок. Второе же, как я сказал ранее – работа со знаниями. В жизни много задач, которые не сводятся к вычислениям – те же научные исследования. Суть этих задач можно сформулировать так: "Я что-то знаю и хочу получить нечто, что неизвестно, и при этом не знаю, как это получить". Можно провести аналогию с задачей полета на Марс: мы умеем считать, умеем проектировать и конструировать... Здесь необходимо наметить траекторию перехода от начальной точки – постановки задачи до конечной точки – реализации. Задачи такого типа требуют поддержки интеллектуально-информационных процессов научного исследования, исследовательского проектирования (researching development).
- Какие разработки Глушкова и возглавляемого им коллектива в сфере автоматизированных систем управления, вообще в применении кибернетики в управлении обществом, можно отметить?
- АСУ многие пытались скомпрометировать, у этого направления было немало противников и скептиков, были трудности при внедрении во взаимодействии с властными структурами. Но тем не менее, АСУ создавались, работали, хоть и не получили должного толчка со стороны государства. И все идеи в этой области зарождались именно здесь. Идея Глушкова о создании ОГАС – Общегосударственной автоматизированной системы – при его жизни так и не была реализована. Но вот сейчас мы переживаем бурное становление информационного общества, основы которого были заложены именно такими учеными, как Глушков. В основе информационного общества – то, что все виды деятельности имеют электронный аспект. Та же идея электронных денег – это глушковская идея. Создание единых информационных систем типа глобальных сетей – не что иное как продолжение его мыслей. В любом случае, это есть первые шаги – создание общего пространства разума – было предначертано Виктором Михайловичем. Мы сейчас видим, как развиваются интеллектуальные системы в целом, создаются мозгоподобные машины и системы искусственного интеллекта.
Среди перспективных разработок Глушкова следует упомянуть и диалоговую систему планирования – сокращенно ДИСПЛАН. Эта система работала много лет. Она позволяла учитывать все обстоятельства на уровне причинно-следственных связей и полную априорную статистику, чтобы построить обоснованные плановые модели и показатели, вплоть до сценарных схем. Они имели отраслевой и общегосударственный характер. И сейчас у нас в Украине пытаются внедрять подобные средства (модель "спрос-предложение") в наши системы государственного управления. ДИСПЛАН был одним из прототипов современных систем.
- Что можно сказать о сравнении советских разработок в области кибернетики с зарубежными аналогами?
- За рубежом всегда было небольшое запаздывание в области разработок, исследований. Но что касается реализации, внедрения идей, то там инновационный опыт развит больше благодаря рыночным механизмам. Можно сказать, что мы были генераторами идей, а на Западе работали жесткие профи и рыночники, которые четко знали, что с этим делать.
- А как сейчас воплощаются в жизнь идеи Глушкова? Над чем, к примеру, работает Ваш институт? Как Вы сотрудничаете с коллегами за пределами Украины?
- Все перечисленные мною направления выросли из его теоретического фундамента, из его парадигм, которыми он был полон. Все это и сегодня живет и развивается. Важно то, что Глушков боролся за отечественную линию в вычислительной технике. У нас были очень сильные разработки – "МИР", макроконвейерные машины, ЭВМ класса "микро" – "Электроника C5", выпускаемые ленинградской фирмой "Светлана".
Сегодня интенсивно развивается направление интеллектуальных машинных систем с признаками явного машинного интеллекта. Подобно тому как для человека признаком высокого интеллекта является гибкость мышления, так и среди ЭВМ появились машины с гибкой архитектурой, которым свойственно умение настраиваться на класс решаемых задач. Уже в семидесятые годы, используя принципы и системы микропроцессорного управления, можно было создать машину, понимающую языки зарубежных моделей DEC, Hewlett Packard, Intel. Мы создавали механизмы настройки на различные языки. Сегодня благодаря появлению класса программируемых интегральных схем, которых раньше не было, можно достигать гораздо более высокой гибкости. Если бы микроэлектроника это позволяла, то мы могли бы достичь этого и раньше. Схема представляет собой как бы полуфабрикат, в которую не заложена конкретная функция. Ее можно программировать на этапе эксплуатации. Можно построить безликую машину, представляющую собой первичный "бульон", где можно программировать функции после того, как машина создана (архитектура нулевого уровня), а дальше с помощью средств автоматизированного проектирования можно запрограммировать всю архитектуру под конкретные задачи.
Современные средства позволяют создавать машины под данную задачу, программировать алгоритм решения задачи. Кроме того, можно программировать нейронные сети. Нейронные и алгоритмические подходы взаимно дополняют друг друга. Очевидно, что в ближайшем будущем в машинах нового поколения они будут сведены вместе, дополняя друг друга. Алгоритм доводит процесс до полной ясности, но далеко не всегда можно решить задачу алгоритмическим путем. Следовательно, должны работать нейронные сети и так называемая алгебра нечеткой логики.
Направление реконфигурируемых систем, которым мы занимаемся сегодня, включает в себя все заделы, которые были разработаны ранее. Задачи получения результата состоят из двух явных процессов. Первый такой процесс – процесс системного анализа (подхода), суть которого заключается в декомпозиции сложной системы на менее сложные, где конечная картина – совокупность отдельных элементов с четким определением взаимосвязей между ними. Но в этой последней модели не хватает того общего, что содержится во всей системе. Образно говоря, сделали тело человека, а надо еще в него "вдохнуть душу".
А второй процесс – системный синтез, или системная интеграция. Этот процесс лежит в основе научного исследования, да и вообще он проявляется в любой области деятельности. Применительно к нашей отрасли – в области компьютеростроения, построения компьютерных систем. Идея состоит в том, чтобы строить машинные системы, двигаться вверх от простого к сложному системно, что позволит решить любую задачу проектирования, построения сколь угодно сложных объектов. Вообще, системному анализу посвящено много исследований, для него разработан богатый математический аппарат, а системному синтезу – заметно меньше.
Возвращаясь к теме беседы, можно утверждать, что школа Глушкова с самого начала приобрела самостоятельный характер деятельности, в том числе в выборе направлений. В нашем бывшем СССР эта школа живет, разработки продолжаются. Хорошим примером может быть разработка многопроцессорных систем с кластерной архитектурой, с использованием современной элементной базы, современных процессоров, современных средств соединения процессоров (сетевая среда). В России существуют более мощные, чем у нас, машины кластерного типа. Мы активно взаимодействуем с коллегами из России, в частности, с Институтом точной механики и вычислительной техники имени Лебедева. Академик Лебедев, который так же, как и Глушков, стоял у истоков советской кибернетики, построил первую вычислительную машину, МЭСМ, именно здесь, в Феофании, на окраине Киева. Позже Лебедев стал директором российского Института точной механики и вычислительной техники, ныне носящим его имя. Наш институт носит имя Глушкова, он стоит на проспекте Глушкова. По Днепру ходит теплоход "Академик Глушков". Но самое главное – память академика хранится в сердцах его последователей и учеников. Это имя будет жить всегда.
Игорь Герасимов
Киев
28 октября 2005 г.