Самарский портал "Технологии, компьютеры"

Как известно, в Академии наук СССР создано но­вое отделение — Отделение информатики, вы­числительной техники и автоматизации. В Мо­скве состоялась I Всесоюзная конференция по ин­форматике. Ниже мы публикуем доклад академи­ка А. А. Дородницына, посвященный вопросу о со­держании понятия «информатика».

Термин «информатика» был введен французами лет пятнадцать назад. Он очень быстро нашел признание, и только амери­канцы, англичане и... мы не желали его принять. «Англоязычники» из­бегали применения этого термина потому, что еще раньше французов вве­ли термин «Computer science», по смыслу эквивалентный французскому «Informatique», мы же — из-за непонятного упрямого консерватизма по отношению к новой терминологии. И хотя устно, так сказать, в быту, мы давно им пользовались, но официальное признание он получил со­всем недавно.

Что же за наука, или даже более — область человеческой деятельно­сти — информатика? Для ответа на этот вопрос полезно обратиться к ис­тории возникновения этого термина.

С первых же дней появления ЭВМ или даже одновременно с нача­лом их разработки возник термин «кибернетика», но не в его старом, амперовском смысле — как наука об управлении, а в более общем — как наука о преобразовании информации. Часто говорят «наука о законах преобразования информации», но я избегаю слова «закон»: оно слишком категорично и уже приводило к критическим ситуациям в науке (напри­мер, в физике, из-за наивного представления о том, что ньютоновская математическая модель механических движений есть «закон»).

Под информацией в кибернетике понимается любая совокупность сиг­налов, воздействий или сведений, которые некоторая система воспринима­ет от окружающей среды (входная информация), выдает в окружающую среду (выходная информация) или, наконец, хранит в себе (внутренняя, внутрисистемная информация).

Многие еще помнят то время, когда в нашем философском словаре кибернетика характеризовалась как «буржуазная лженаука», а в отдель­ных высказываниях награждалась еще более хлесткими эпитетами вроде «идеалистического мракобесия».

Не хочу оправдывать наших философов, но нельзя не признать, что кибернетику постигла печальная участь. Создание ЭВМ — в принципе универсальных преобразователей информации — привлекло к кибернетике множество любителей «легкой наживы»; почему бы не завоевать себе ре­путацию великого ученого за счет безответственных спекуляций на мод­ной теме «Что такое кибернетика и что она сотворит с человеческим обществом»? А у таких болтунов было гораздо больше времени органи­зовывать саморекламу, чем у самих кибернетиков, которые занимались делом — разрабатывали ЭВМ или алгоритмы и программы обработки информации в различных прикладных областях. Поэтому кибернетика оброс­ла паразитным слоем пустой примитивной болтовни, и беда наших философов была в том, что за этим слоем они не сумели разглядеть очень важного научно-технического открытия, создавшего предпосылки для ре­волюции в  развитии производительных сил человеческого общества.

В 1962 г. на одном из заседаний Совета Международной федерации по обработке информации (ИФИП) обсуждался проект словаря-глоссария по обработке информации. Уже тогда я предложил ввести в словарь два различных понятия и соответствующие им термины: «Cybernetics active» и «Cybernetics talkative» («Кибернетика активная» и «Кибернетика трепативная»).

Характерно, что ИФИП, организованная в 1960 г., не была названа «федерацией по кибернетике». По мнению организаторов, такое название могло бы отпугнуть серьезных, деловых людей, терминов же «Computer Science» или «Informatique» еще не существовало.

Пустословие, возникшее вокруг кибернетики, привело к тому, что лю­ди дела стали стесняться причисления их к кибернетикам, и возникла необходимость выделить из нее здоровое научное и техническое ядро и отмежеваться от «трепативной» шелухи. Именно термин «Computer Scien­ce», а впоследствии «Informatique» послужил этой цели. «Computer Science» у нас иногда переводят как «вычислительные науки», но это совершенно неверно по смыслу. «Computer Science» — наука о преобра­зовании информации, в самом своем существе базирующаяся на вы­числительной технике. Именно поэтому подчеркивается — «Computer Science» (а не, скажем, «Information Science»). Во французском термине «Informatique» такого явного подчеркивания нет, но оно имеется в виду.

Отсюда уже следует состав информатики — это три неразрывно и су­щественно связанные части: технические средства, программные средст­ва и алгоритмические средства.

Если о первых двух частях никогда не забывают — в английской ли­тературе они получили специальные термины «hardware» и «software»,— то алгоритмическая часть информатики остается почему-то в тени. В то же время всем ясно, что без алгоритмов не может начаться программи­рование, а без алгоритмов и программ вычислительные машины становят­ся никому ненужной мебелью. Я агитирую американцев ввести еще термин «brainware» для алгоритмических средств, поскольку отсутствие спе­циального термина создает, по-видимому, психологический эффект: об этой важнейшей части информатики просто забывают.

У нас нередко жалуются на неэффективность использования вычисли­тельной техники. Как правило, вина сваливается на недостаточность про­граммного обеспечения. Но если внимательнее проанализировать ситуацию, то обнаруживается, что причина причин кроется в отсутствии алго­ритмического обеспечения. При наличии алгоритмов разработка программ — уже вопрос времени, но без алгоритмов сдвинуться с места вообще нельзя.

Однако в определении этой третьей части информатики существует своя трудность. Дело в том, что алгоритм — понятие весьма многоуровне­вое. Правило умножения многозначных чисел — алгоритм, правило реше­ния квадратных уравнений — тоже алгоритм. Они были уже у Аль-Хорезми. Алгоритмами являются метод решения задачи о распределении тепла в стержне и методы решений дифференциальных уравнений, ме­тод расчета крыла самолета на прочность и метод взаимодействия систем алгоритмов в решении задачи автоматизации проектирования  самолета.

Какие же алгоритмы отнести к конкретной предметной области, а ка­кие к информатике — ведь сейчас вычислительная техника, или, правиль­нее сказать, информатика, используется во всех областях науки и техники? Ясно, что здесь дело в масштабах, в уровнях общности. Но пока критериев четкого разграничения еще нет. Иногда сразу видно, является ли данный алгоритм частным,, относящимся к конкретной задаче, или об­щим, применимым в весьма различных по своему физическому содержа­нию предметных областях, то есть алгоритм ли это решения конкретной задачи или алгоритм разработки алгоритмов решения задач. Иначе го­воря, в ряде случаев нет сомнения, отнести ли алгоритм к предметной области или к информатике. Но, к сожалению, чаще вопрос классифика­ции алгоритма не ясен. Впрочем, с подобным явлением мы сталкиваемся не только в информатике. Нередко мы сомневаемся в том, куда отнести какой-то конкретный результат: к математике или механике, к биологии или химии, к химии или физике, и т. д. Важно не забывать, что без ал­горитмов предмета информатики не существует.

Я позволил себе так подробно остановиться на этом, казалось бы, со­вершенно очевидном вопросе именно потому, что в практической деятель­ности о нем все же часто забывают.

Когда-то давно, не помню уже кто, назвал математику слугой других наук. То же можно сказать и об информатике. Она существует не сама для себя, а для помощи другим наукам, другим областям человеческой деятельности. Она не занимается изучением или созданием каких-то кон­кретных материальных объектов или природных процессов. Информатика снабжает методами исследований другие предметные области, и вполне естественна попытка проанализировать, в каких областях применение информатики откроет в обозримом будущем наибольшие перспективы. Я, ко­нечно, понимаю, что подобный прогноз обязательно будет в значительной мере субъективным, но, кстати, одной из проблем информатики является получение объективных оценок из совокупности субъективных.

Ни для кого не секрет, что вначале ЭВМ создавались для расчетов в области физики и механики (атомная физика, техника летательных ап­паратов), и это были первые, весьма эффективные применения информатики. Бурные темпы роста индустрии ЭВМ определялись масштабом их использования в области экономики и административного управления — сначала в части «пассивной», как элементы информационных систем, а в дальнейшем и для «активного» использования в целях поиска оптималь­ных решений.

Эти области применения ЭВМ по-прежнему весьма важны, и я, на­верно, не ошибусь, если скажу, что и сейчас они дают максимальный экономический эффект. Но их уже начинают «поджимать» применения в области управления производственными процессами (особенно гибкие производства), в автоматизации проектирования и, наконец, в объедине­нии автоматизации проектирования и производства.

Хочу обратить внимание на весьма характерное для нашего времени проникновение информатики в науки, которые еще недавно считались принципиально не формализуемыми, то есть недоступными для точных количественных методов. Исследования в этих науках заключались в на­коплении отдельных фактов, в качественном описании объектов исследо­вания науки и назывались «описательными»). Накапливаемый мате­риал не давал возможности прогнозировать изучаемые явления. Связи между отдельными фактами если и устанавливались, то носили качествен­ный характер. Но если качественные факторы имеют противоположное направление действия, то без количественных оценок нельзя предугадать даже «знак результата», то есть направление развития процесса.

Информатика внесла два основных метода в решение задачи прогно­зирования (диагносцирования) явлений, изучаемых «описательными» науками: метод математического моделирования и метод распознавания образов.

Конечно, методы математического моделирования использовались за­долго до появления ЭВМ. Мы уже говорили, что «законы» Ньютона — это математическая модель механических движений. «Законы» статики Архимеда — тоже математическая модель. В термодинамике, электродина­мике, квантовой механике и т. д. количественные закономерности, выра­женные формулами,— это математические модели. Они поразительно про­сты и удивительно точны. Поэтому и удалось при их построении обой­тись без ЭВМ.

Но каковы основания ожидать подобной простоты в явлениях, изуча­емых, например, биологией, медициной или социологией? Когда матема­тическая модель построена, то решение конкретных задач — уже «освоен­ная методика», однако сама задача построения моделей не формализована. Это «обратная задача», по опять-таки не такая, какие сейчас уже уме­ют решать (известна структура оператора, описывающего явления, и необ­ходимо определить его конкретные числовые характеристики; коэффици­енты уравнений, формы граничных условий и т. д.). Построение матема­тической модели есть прежде всего определение структуры оператора,, а для этого алгоритмов нет. Здесь остается лишь метод проб и ошибок, применение которого требует всей мощи современной и будущей вычисли­тельной техники. Но если адекватная математическая модель построена, то исследователь получает в руки эффективнейшее оружие — вот почему так привлекателен метод математического моделирования.

Этот метод имеет один недостаток, но, правда, не в принципе, а в его современном практическом использовании. «Моделист» находится в плену существующей математики: он пытается описать явления в новых обла­стях с помощью известных математических структур — в основном диф­ференциальных уравнений, иногда с введением конечно-разностных соот­ношений. Но может ли эта математика описать изучаемое явление? При­веду исторический пример. Между построением двух разделов механи­ки — статики и динамики — прошло примерно 2000 лет, и только создание новой математики — дифференциального и интегрального исчислений — позволило сформулировать математическую модель динамики. Арифмети­ка и геометрия, которыми располагал Архимед, при всей его гениальности не позволили ему описать связи между силой и скоростью.

Поэтому понятны попытки избежать построения математических мо­делей для целей прогнозирования. Такую возможность могут дать мето­ды распознавания образов.

Если я назвал старыми методы математического моделирования, то методы распознавания образов намного старше существования человече­ства. Но лишь информатика превращает их в строго формализованные алгоритмы. В принципе ясно, что при использовании полной системы при­знаков между «пространством признаков» и «пространством объектов» мо­жет быть установлено однозначное соответствие. Однако критериев априорной оценки полноты системы признаков пока нет, и они еще выбираются интуитивно. В определенной мере достаточность системы при­знаков может быть достигнута за счет использования большого числа при­знаков (многие десятки и сотни), но это уже не под силу не вооружен­ному вычислительными средствами человеку. Только вся мощь современ­ной вычислительной техники может обеспечить возможность оперирова­ния с таким числом признаков.

В наше время задача «информатизации» описательных наук многим представляется еще как некоторая абстракция, как что-то очень далекое. Но обратимся еще раз к истории.

Создание всей современной техники, ее поразительный прогресс, ска­жем, за последние 200 лет стали возможными только потому, что науки, на которых базируется эта техника — механика, физика, химия, были «математизированы», и каждый новый объект мог быть заранее рассчи­тан. Попробуйте представить себе, чем бы мы были сейчас, если бы каж­дый дом, каждый мост, каждый паровоз, каждый радиоприемник необхо­димо было бы создавать методом случайных проб и ошибок! А ведь это и есть основной метод создания новых объектов в биологии, медицине, агрикультуре.

Не стану говорить, что будет значить для человечества превращение этих наук в точные, когда каждый результат можно будет заранее рас­считать. Постарайтесь сами представить себе возникающие при этом перспективы.

Вот почему я считаю задачу внедрения методов информатики в «опи­сательные науки» одной из важнейших, может быть, самой важной про­блемой близкого будущего.