Глава 5.

СОДЕРЖАТЕЛЬНЫЕ ПЕРЕМЕНЫ ПАРАДИГМАЛЬНОГО ХАРАКТЕРА СФЕРЫ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Грань между фундаментальными и прикладными исследованиями и разработками (ИР) не является четким, непроходимым барьером, и это в одинаковой мере относится как к естественным, так и к общественным или гуманитарным дисциплинам. В любом случае используются экспертные оценки, опирающиеся на содержательные критерии, учитывающие масштабность, новизну, значимость исследуемых явлений и закономерностей, прочие параметры, позволяющие отнести конкретную работу к категории прикладных или фундаментальных. Среди оценочных параметров может фигурировать и уровень междисциплинарности, «наведение мостов» между естественными и гуманитарными дисциплинами, а также между фундаментальными и прикладными исследованиями, хотя в число фундаментальных обществоведческих проектов вполне могут попасть и те, что прямо такую задачу не ставят.

5.1. Сближение фундаментальных и прикладных исследований

Наряду с трансформациями, происходящими в дисциплинарном спектре нарушается и традиционное деление науки по видам исследований на фундаментальную и прикладную. В целом ряде дисциплин граница между ними оказывается размытой, фундаментальные исследования обретают вполне конкретные цели, а в ходе прикладных приходится решать серьезные фундаментальные задачи. Исследования ради абстрактной цели поиска истины остаются в прошлом, когда наука была не ведущей составляющей системы производительных сил, каковой она является сегодня, а уделом далеких от жизни малочисленных обитателей башен из слоновой кости. Наука нашего времени обходится обществу очень дорого, требует больших капиталовложений, и общество идет на крупные затраты, будучи уверено, что если не сегодня, то завтра они окупятся повышением качества жизни в самом широком смысле этого слова. Даже такая, казалось бы, далекая от повседневной жизни наука как астрономия по мере освоения человеком космического пространства обретает практическую составляющую и активно развивается во многом благодаря выводу оптических, а также работающих в радиодиапазоне, в инфракрасном спектре или спектре гамма излучения, телескопов за пределы земной атмосферы на околоземной орбиты.

Примерами областей исследований, в которых фундаментальная и прикладная наука практически слились воедино, могут служить генетика и ряд других отраслей биологии, кибернетика, создание новейших интегральных схем и архитектур суперкомпьютеров, программное обеспечение решения сложных проблем, вычислительное моделирование, климатология, материаловедение, физика элементарных частиц; нанонауки и нанотехнологии.

5.2. Наука и технология

Параллельно сближению фундаментальных и прикладных исследований развивается и очень близкий по содержанию, но не идентичный процесс «сращивания» науки и технологии. Корни его, при желании, можно проследить очень глубоко в истории цивилизации. Многие технологии не обходились без науки (математики, астрономии, элементарного материаловедения) со времен египетских пирамид и прочих сложнейших сооружений древности, с момента появления осадных орудий, технологически неэлементарных средств вооружения. Важным этапом на пути наукофикации технологий стала интеграция науки и производства, начавшаяся в середине XIX столетия. С момента появления первых промышленных исследовательских лабораторий научная работа, получение новых знаний, стали необходимым этапом производственного процесса, предшествующим технологическим разработкам. Вечный спор о том, что появилось раньше, яйцо или курица, был бесповоротно решен в пользу науки.

Новый качественный шаг к сближению связан с появлением уже в наше время, во второй половине ХХ в., так называемых наукоемких технологий, которые подробно рассмотрены в разделе 1.2. Дополнительно подчеркнем, что само название это возникло потому, что исследовательская работа со всеми особенностями, присущими ей в сфере науки, оказалась органически вплетенной в технологический процесс. Можно говорить о технологизации науки или наукофикации технологии, суть от этого не меняется, научные знания и научный подход в наукоемких отраслях хозяйства необходимы с первого и до последнего шага инновационного цикла, они охватывают его полностью, сверху до низу и с начала и до конца, от постановки управленческой задачи и организации работ до маркетинговых исследований и сбыта новой продукции. Научная составляющая производственного процесса в широком понимании этого термина является самой дорогостоящей, и в себестоимости наукоемкой продукции, доля расходов на исследования и разработки гораздо выше чем в других, еще не наукофицированных отраслях. Правда, таких остается все меньше и меньше во всех областях жизни общества.

5.3. О коммерциализации науки и инновациях

Обострение конкуренции на мировом рынке наукоемких технологий и изделий обусловило еще одну особенность ПНТР – повышенное внимание к результативности исследований, под которой понимается получение пригодных для коммерческого использования результатов либо непосредственно в виде макетов, которые после конструкторской, дизайнерской и технологической доработки можно выводить на рынок, либо в форме новых процессов или просто идей, на базе которых можно создавать перспективные в коммерческом плане новшества. В этой связи в лексикон науки и экономики довольно шумно вторгся термин «инновации» и производные от него – инновационная экономика, инновационная политика, технология и т.п.

Инновация суть изобретение, новинка, доведенная до рыночного товара. Какого-либо свойственного только нашему времени содержания в этом процессе нет, он имел место во все времена. Но потребность в инновациях сегодня настоятельнее, чем ранее, а возможны они главным образом на базе научных исследований, так сказать, «вненаучные» значительные изобретения ныне крайне редки. Основой всех инноваций была и остается фундаментальная наука, инновационный цикл именно с нее и начинается, ее открытия через какое-то время оборачиваются целым каскадом коммерческих инноваций. Американский обществовед В.Бонвиллиан, обсуждая эту проблему, пишет: «Откуда появилась каскадная форма инноваций, где ее корни? Строительные блоки, по которым льется нынешний каскад, созданы фундаментальной наукой 20–30 лет назад» (1, с.31).

Правда, сегодняшняя волна коммерциализации все же затронула и фундаментальную науку. Появились так называемые «целевые фундаментальные ИР», нечто среднее между чисто фундаментальными и прикладными. Иногда их называют «ориентированными фундаментальными». Источники, финансирующие фундаментальную науку, будь то государство или частный сектор, заинтересованы в отдаче. Государство впервые за время своих связей с наукой конкретно и довольно жестко ставит перед ней задачу прямого, непосредственного содействия экономическому росту. Создавая условия для развития науки, государство ждет и требует от нее инноваций, которые вели бы к ощутимым экономическим результатам, к росту ВВП, повышению конкурентоспособности на мировом рынке, расширению национальной доли этого рынка и, соответственно, росту благосостояния населения, совершенствованию всей социальной сферы. Один только пример. Буквально через несколько месяцев после инаугурации президента США Клинтона появился официальный документ Белого Дома, названный «Технологический и экономический рост Америки: новое направление экономической мощи», где на первой же странице провозглашалось: «Традиционная роль федерального правительства в развитии технологии ограничивалась поддержкой фундаментальной науки и целевых исследований Министерства обороны, НАСА и других ведомств. Такая стратегия была правильной для предыдущего поколения, но она не соответствует требованиям сегодняшнего дня. Мы не можем просто полагаться на благотворное восприятие частным сектором военных технологий. мы должны прямо ставить перед собой такие цели, помогая частным фирмам развивать инновации и получать от них прибыли» (там же, с.38).

Ассортимент на рынке наукоемкой продукции меняется чуть ли не каждый год. Коммерческие мотивы прикладной науки, ориентированность части фундаментальных ИР – все это является еще одной особенностью современной ПНТР.

5.4. О технической оснащенности современной науки

Наконец, перечисляя крупные перемены, происходящие внутри сферы науки, нельзя не отметить колоссальный рывок в ее техническом оснащении. Новейшие приборы, аппараты и инструменты позволяют производить исследования на качественно новом, по сравнению, допустим, с серединой прошлого столетия, уровне, предпринимать исследования, о которых сравнительно недавно нельзя было и мечтать, строить гигантские по любым меркам научные сооружения. В настоящее время (2008 г.) на завершающей стадии находится строительство самого крупного ускорителя элементарных частиц в международном центре ядерных исследований (CERN) и в ближайшее время будет проведен исторического значения эксперимент – столкновение двух встречных пучков частиц, в ходе которого должен произойти взрыв, подобный «большому взрыву», создавшему, как считают космологи, нашу Вселенную. Так называемые мегапроекты прочно вошли в арсенал научно-исследовательской политики ведущих государств мира и международных исследовательских организаций.

Ученые могут сегодня наблюдать воочию на экранах компьютеров тоннельных микроскопов атомы вещества, постепенно овладевают техникой манипулирования молекулами, есть сообщения о создании искусственным путем простейших бактерий, гигантский шаг вперед совершила медицина, диагностируя состояние пациента с помощью компьютерных томографов, биологи расшифровали геномы многих животных и растений, определили последовательность нуклеидов в геноме человека, овладели техникой клонирования живых существ, материаловеды создают новые, неизвестные природе материалы и т.д. и т.п., всего перечислить просто невозможно.

Практически все эти достижения стали возможны лишь на базе стремительного прогресса информационных технологий – вычислительной техники, средств телекоммуникации, оптики и оптоэлектроники. Появились гораздо более эффективные методики изучения сложнейших процессов. В качестве примеров можно назвать компьютерное моделирование взрывов водородных бомб или динамики климата планеты, экспериментальные испытания и «проигрывание» моделей крупных сооружений, механизмов, ландшафтов. Как еще в конце 80-х г. отмечал один из американских науковедов, если бы автомобили прогрессировали столь же стремительно как полупроводники, все мы сегодня (1989 г.) водили бы Роллс-Ройсы, развивающие скорость млн. миль в час и стоящие 25 центов.

Помимо новых замечательных приборов и методик, благодаря информационным технологиям ученые обрели возможности общения и обмена информацией, которые недавно и предвидеть-то было невозможно – Интернет с его всемирной паутиной, дистанционное участие в исследованиях, дистанционное использование уникальных установок, которых во всем мире насчитываются единицы, телеконференции и телесеминары коллег, находящихся в разных концах земного шара. Научные коллективы, работающие над одной проблемой, не вынуждены объединяться территориально, совместный труд в режиме реального времени стал возможен с помощью скоростного Интернета. Глобализация науки обрела прочную эффективную техническую базу, и если раньше она происходила полустихийно и медленно, то теперь вся мировая наука, если бы это потребовалось, практически может работать совместно и одновременно над единым комплексом проблем.

Глобализация науки, однако, не сводится к информационному обмену и сотрудничеству в рамках научного сообщества, так же как глобализация экономики не ограничивается взаимной торговлей. Как мы уже отмечали, наглядным и важным аспектом глобализации является изменение географических характеристик. Применительно к науке это означает появление новых научных центров, новых стран-игроков на рынке разработки и производства наукоемкой продукции, расширение и перераспределение «плотности» мирового научно-технического потенциала. Выше мы рассмотрели две основных «волны» глобализационных процессов. Здесь же отметим относящуюся непосредственно к особенностям современной ПНТР составляющую второй из этих волн, которую некоторые обществоведы склонны рассматривать как третью, придающую глобализации новый качественный оттенок. Суть дела в том, что ТНК, большинство которых базируется в США, где при выводе производственных мощностей в другие страны оставались штаб-квартиры и исследовательские службы, начали и свою науку выводить за рубеж, создавая разрабатывающие новые виды продукции и новые технологии подразделения в Китае, Индии и других бурно растущих странах. Так поступают General Electric, General Motors, IBM, Intel, Microsoft, Motorola, такой перечень становится все длиннее и длиннее. Некоторые американские специалисты уже опасаются, что этот процесс ослабит инновационные возможности США, ослабит связи промышленности и вузов, финансирование последних и, следовательно, приведет к ухудшению системы образования.

О масштабах «вывоза» ИР из «материнских» фирм США в зарубежные страны можно судить по данным табл. 1, памятуя при этом, что США сегодня – это страна, всегда первой проявляющая новые тенденции в экономике, которые позже перенимаются другими государствами.

Таблица 1 (2, с.4-86)

Основные показатели деятельности материнских компаний

США и их зарубежных филиалов

Главным образом, «переезд» ИР происходит в страны Западной Европы, но в качестве новых территорий фигурируют и Япония, и Азиатско-тихоокеанский регион, и Латинская Америка и даже Африка и Средний Восток. Как видно из таблицы, масштабы «третьей волны глобализации» пока не очень велики (13%), но для выявления тенденции вполне достаточны.

Для того чтобы полнее представить современное состояние сферы науки, целесообразно дополнить перечень особенностей ПНТР краткой характеристикой некоторых новейших областей ИР. Появление и развитие этих областей, их современное состояние тоже является неотъемлемой и важной характеристикой ПНТР. В качестве первой из них рассмотрим информационные технологии, являющиеся сегодня основным инструментом развития многих других отраслей.

5.5. Информационные технологии

Вряд ли американский математик и физик Норберт Винер, публикуя в 1948 г. свой труд «Кибернетика», где изложил основные положения науки об общих закономерностях процессов управления, рассматриваемых как акты передачи информации, предполагал, что реализующие его идеи машины и приборы через несколько десятилетий будут применяться так широко, как не использовались до этого ни одни технические устройства, практически во всех отраслях хозяйства, в науке, искусстве и в повседневной домашней жизни людей. Вся вторая половина ХХ в. с полным правом может быть названа периодом информационно-электронной революции, настолько интенсивно информационные технологии (ИТ) прогрессировали и внедрялись во все сферы нашей жизни. Один за другим следовали «прорывы» в технике изготовления электронных схем и основанных на них приборов и механизмов, непрерывно росли их быстродействие и надежность, снижалась себестоимость, миниатюризировались размеры, расширялась область применения. Оказалось, что кибернетика практически универсальна, и почти все, что происходит как в живой природе, так и в созданном нами мире машин по сути своей является совокупностью бесконечно разнообразных управленческих процессов, простых или сложных, многозвенных, с обратными связями и многократным преобразованием исходного сигнала, которые (процессы) можно имитировать с помощью соответственным образом соединенных в логические вычислительные системы элементарных электронных приборов. Как отмечал в середине 80-х гг. прошлого столетия соотечественник Винера, Ф.Джордж, «почти не существует таких процессов, которые нельзя было бы компьютеризировать» (3, с.28).

Темпы развития ИТ зависят в первую

очередь от совершенствования базовых элементов этой техники – транзисторов и формируемых на их основе интегральных микросхем (чипов). На протяжении последних 50 лет число транзисторов на чипе благодаря совершенствованию методов изготовления возрастало вдвое каждые 12-18 месяцев. Впервые это соотношение подметил в 1965 г. сотрудник фирмы Интел, Гордон Мур (Moor) и с тех пор оно известно как «Закон Мура». «Честно говоря, – признавал сам Мур в 1999 г., – я никак не предполагал, что этот закон все еще будет действовать спустя 30 лет после его открытия, но теперь не сомневаюсь, он сохранится и на ближайшие 20 лет» (4, ч.9, с.6). Именно на этом законе основывается план-прогноз, первоначально составленный в 1992 г. Национальной ассоциацией полупроводниковой промышленности США (US Semiconductor Industry Association – SIA), а позднее, в 1998 г., принятый в качестве международного документа, на который ориентируются производители микросхем США, Японии, Западной Европы и Южной Кореи. Согласно этому плану, к 2014 г. число транзисторов на чипе должно достигнуть 3,6 млрд. (там же). На рис. 1 наглядно показаны расчетные (прямая линия) и фактические (квадраты) данные, иллюстрирующие Закон Мура.

С миниатюризацией транзисторов повышается быстродействие микросхем. И дело не только в том, что сокращается расстояние между элементами, и электрический сигнал преодолевает его за меньшее время, но и в том, что на любой микросхеме кроме транзисторов и резисторов есть множество емкостей, как полезных, так и вредных. Их приходится периодически заряжать и разряжать, на что уходит не только энергия, но и определенное время. Чем миниатюрнее элементы схемы, тем меньше паразитных емкостей; микросхему можно перевести из одного логического состояние в другое меньшими токами и быстрее.

Процессор Pentium  американской фирмы Intel, созданный ею в середине 90-х гг. ХХ в., содержал 3 млн. транзисторов размером 1 мкм, работал на частоте 60 МГц и потреблял 15 Вт электроэнергии. Он использовался в большинстве персональных ЭВМ по всему миру. А в 2005 г. фирма поставила на производство новую модель, Pentium 4 Dual Core, изготовленную по технологии 65 нм. Он содержит 1,7 млрд. транзисторов и работает на частоте 3,4 ГГц. При этом каждый транзистор тратит на одно переключение сотые доли фемтоджоуля, то есть около 10^-15 Дж. Правда, поскольку транзисторов так много, общая потребляемая микропроцессором мощность составляет около 100 Вт. Сегодня и он устарел, фирма приступила к массовому изготовлению процессора Penryn, где размер структурных элементов составляет всего 45 нм, а слои используемого в качестве изолятора оксида гафния имеют толщину порядка 1 нм. Ученые и инженеры стремятся к физическому пределу микроэлектроники, к транзисторам величиною в несколько атомов, лишь бы несущему информацию электрону было где остановиться в ожидании следующей порции данных. В манящей (возможно, неблизкой) перспективе – компьютеры, работающие на тактовой частоте в несколько терагерц (10¹² Гц), состоящие из триллионов логических элементов и легко помещающиеся в маковом зернышке (5, с.86).

Важно подчеркнуть, что в то время как вычислительная мощность микросхем стремительно растет, их цены остаются стабильными, так что экономические показатели улучшаются, и это способствует внедрению электронно-вычислительной техники в ранее не освоенные ею области. На рис. 2 показано, как за 1988-2002 гг. падала цена одного гигабайта компьютерной памяти.

В последние годы отмечается тенденция объединения на чипе вычислительных и микроэлектромеханических устройств типа сенсоров или соленоидов (microelectromechanical systems – MEMS). Появился новый вид технологий – технологии микросистем (Microsystem technologies – MSTs), к которым относят все чипы, обладающие не только вычислительными, но и иными функциями, а MEMS являются подвидом, отличающимся присутствием подвижных элементов. Такого рода комбинированные чипы используются, например, в считывающих головках твердых дисков или в картриджах струйных принтеров.

Отметим еще два интересных направления работ в области ИТ. Первое – это создание биоэлектромеханических гибридов. В исследовательских лабораториях испытываются приборы, где электронные и оптические элементы используются в сочетании, например, с мозгом миноги или усиком мотылька, срезами мозга мышей и кроликов, с бактериями. Биоэлементы выполняют роль сенсорных датчиков, реагируя на свет, на присутствие взрывчатых веществ, на различные загрязняющие окружающую среду вещества. Их электрические сигналы снимают через вживленные проводники, усиливают и используют для активации сигнальных систем или подают на монитор. Биосенсоры несравнимо чувствительнее любых искусственных устройств.

Второе заслуживающее упоминания направление – это исследование возможностей использования спирали ДНК для формирования различных структур наноразмеров. Диаметр спирали равен примерно 2 нм, шаг ее – 3,5 нм. На этом расстоянии помещается 10 пар оснований, образующих своеобразные перекладины лестницы из двух спиральных нитей. «Строительные леса» из ДНК можно использовать для создания кристаллов и иных материалов, с точно заданными молекулярными конфигурациями. В 1994 г. Леонард Эдлиман из Университета Южной Калифорнии показал, что из ДНК можно сделать вычислительное устройство. Отдаленная цель этого направления ИР – создание биокомпьютера и самовоспроизводящихся структур для нанофабрик (6).

Но будущее всегда предсказывать рискованно. Поэтому, отвлекаясь от перспектив, отметим главные достижения, которые ИТ уже подарили обществу. На первое место можно поставить тот факт, что в промышленности появилась возможность автоматизировать процессы, которые ранее по экономическим или по техническим причинам автоматизации не поддавались. Мелкосерийное или среднесерийное производство автоматизировать было совершенно бессмысленно экономически. Появление станков, прессов и прочего обрабатывающего оборудования, снабженного системами числового программного управления, устранило это препятствие. Производство любой серийности сегодня можно автоматизировать и, следовательно, повысить его производительность, точность обработки деталей и, соответственно, качество изделий. Гибкие автоматические производственные комплексы перестраиваются с изготовления одной детали на другую просто сменой программы. ИТ, программное управление, привнесло гибкость и в ранее заповедную область жестких автоматических линий – крупносерийное и массовое производство, позволив и в этом случае при необходимости индивидуально подойти к каждой единице продукции.

Еще одним важным шагом в развитии автоматизации, которым мы тоже обязаны ИТ, является бурное развитие роботостроения. Сегодня роботы можно встретить в самых разных областях – на производстве, особенно там, где человеку находиться опасно или вредно, в исследовательских лабораториях, в больницах, в банках, в игровых залах, в магазинах, то есть повсюду на Земле и даже на других планетах (луноходы, марсоходы). Каждый год на выставках появляются все более совершенные и замысловатые модели. Особенно активно эта техника развивается в Японии. Там даже появился специальный термин – «мехатроника» – для систем, объединяющих тонкую механику и электронику. На одной из выставок в Токио были показаны роботы в виде механического паука с шестью лапами и в виде гусеницы, предназначенные для поиска и спасения людей в развалинах зданий после землетрясений или взрывов. А в июле 2008 г. на встрече глав государств «восьмерки» гостей встречал очень похожий на малорослого человека робот по имени Асима. Он не только может ходить, пожимать руки, но владеет и набором фраз, которые использует к месту, и имеет самостоятельный характер, сам решает, с кем общаться, а с кем – нет. Когда ему по сценарию следовало пожать руку пребывшему на Хоккайдо премьер-министру Японии, он подошел, «посмотрел» на гостя, повернулся кругом и убежал. Причину такого поведения даже создатели Асима объяснить не смогли.

Среди великого множества военных применений ИТ одним из наиболее интересных и важных сегодня направлений тоже является роботизация. Под роботизацией имеется в виду создание систем и машин, которые могут выполнять те или иные боевые задачи без участия человека или частично брать на себя функции, обычно выполняемые человеком и тем самым помогать ему в решении возникающих в боевой обстановке проблем. Из числа такого рода устройств уже освоены и широко известны беспилотные самолеты-разведчики, приборы ночного видения, спутниковые системы наблюдения, ориентации и связи, крылатые ракеты и другие виды «умного» или «высокоточного» оружия. Их реальную силу продемонстрировали «Буря в пустыне» и вторая война США и их союзников с Ираком. Армия Ирака по численности превосходила силы коалиции, воевала на подготовленных оборонительных рубежах, имела опыт войны с Ираном. Но многократно уступала в сфере информационных технологий, разведке, связи, технологии «стелс», электронных средствах подавления систем связи противника, высокоточного оружия и т.д. В результате она оказалась разрозненна, дезорганизована и слепа, не смогла хоть сколько-нибудь серьезно противостоять нападавшим и была разгромлена за считанные дни. Применявшиеся в двух иракских войнах и в Афганистане роботизированные военные ИТ далеко не исчерпывают арсенал такого рода оружия. В разной степени разработки и освоения находятся автоматические транспортеры для доставки боеприпасов и иных грузов в зону боев, малогабаритные автоматические подводные лодки, системы, играющие роль «электронного помощника» пилота, командира танка, командующего группой военных кораблей. Военные приложения ИТ уже сегодня пронизывают всю вертикаль вооруженных сил от отдельного бойца до генерального штаба и верховного командования. Более того, поскольку компьютерные сети играют ключевую роль в экономике, коммуникациях и многих других областях жизни передовых стран, возникает потенциальная опасность нового типа войн – информационно-технических. Проникновение противника в компьютерные сети, взлом баз данных, внедрение компьютерных вирусов – все это может парализовать подвергшиеся такому нападению военные и гражданские структуры, вызвать хаос, нарушить телекоммуникации, транспортные потоки, производственную кооперацию, финансовые связи, нанести огромный экономический ущерб. Таких войн еще не было, но силам безопасности и армии приходится учитывать возможность информационно-технических конфликтов и заранее искать способы защиты.

Наконец, говоря о достижении нового уровня автоматизации с помощью ИТ, следует выделить самое, пожалуй, главное свойство таких технологий – возможность автоматизировать не только физический, но и умственный труд, что создает качественно новую ситуацию во всей истории техники и технологий. Компьютеры могут считать, и считают гораздо быстрее, чем люди, так что в целом ряде областей имеют перед людьми преимущество. Как известно, в 1997 г. ЭВМ, которая могла анализировать 200 млн. позиций в секунду, выиграла один из матчей с чемпионом мира по шахматам и в перспективе всегда будет выигрывать, так как шахматы – игра, которую можно вести путем расчета вариантов ходов. Машина способна за несколько секунд просчитать миллионы, десятки и сотни миллионов вариантов и выбрать оптимальный. Человеку из-за ограниченных возможностей нейронов столь быстрый счет недоступен, и часто приходится действовать интуитивно. Интуиция против точного счета. Вопрос лишь в совершенствовании программного обеспечения, и компьютеры в недалеком будущем станут лучшими шахматистами планеты. Впрочем, смысла в том, чтобы делать из ЭВМ чемпионов по шахматам, нет, чемпионаты лучше оставить людям, а для компьютеров достаточно, как это уже сделано, разработать ряд программ, имитирующих игроков разного уровня и тем самым дать возможность любителю шахмат в любой момент сразиться с «партнером», подходящим ему по силам.

Но шахматы, и вообще игры – это отнюдь не главная область применения искусственного интеллекта. Научные исследования, конструкторские расчеты, архитектура, климатология, космические полеты, экспертные системы в медицине и иных областях – поле для применения интеллектуальных способностей компьютеров практически необозримо. Мы являемся свидетелями лишь самых первых шагов по этому пути, и даже научные фантасты не в состоянии предвидеть все обретения, а возможно, и опасности, которые нас на этом пути поджидают.

Пожалуй, главной сложностью в деле совершенствования искусственного интеллекта (ИИ) является тот факт, что до сих пор нет точного представления о том, как работает мозг человека. К примеру, только в 90-е годы прошлого века ученые начали правильно представлять себе роль клеток нейроглии (глии), нервной ткани, клеток которой в мозге гораздо больше, чем нейронов, до сих пор считавшихся единственными активно работающими элементами. Клеткам глии (их несколько разновидностей) отводилось лишь вспомогательная роль – транспорт питательных веществ из кровеносных сосудов в нейроны, поддержание нормального баланса йонов и т.д. Любопытно, что пересмотреть такие представления побудил анализ срезов мозга Альберта Энштейна, который (мозг) забрал к себе домой патологоанатом Т.Харви, производивший вскрытие гениального физика. Харви хранил мозг Энштейна у себя в течение 40 лет в пластиковой банке с дезинфицирующей жидкостью, а в конце жизни передал внучке гения. Гистолог М.Даймонд, которая изучала срезы мозговой ткани физика, установила, что в числе и размерах нейронов никаких отличий от мозга обычного человека не было, а вот концентрация клеток глии в ассоциативной области коры, ответственной за высшие формы мыслительной деятельности, была необычайно высока.

Нам пока не только не хватает знаний о работе мозга, но и среди специалистов-компьютерщиков нет единого мнения о принципах работы идеального ИИ. Одни считают возможным полностью имитировать процесс сознания, совершенствуя цифровые системы, а другие уверены, что биокомпьютер (так именуют гипотетический идеальный ИИ) будет не цифровым вычислительным, а универсальным аналоговым, в основе которого будет лежать высокоразвитая способность к оперированию образами – их распознаванию, сравнению, трансформации и порождению (7). В этом направлении исследования еще только разворачиваются, а частью даже находятся на стадии подготовки задач.

Тем временем цифровые системы довольно близко подошли к моделям, демонстрирующим свойства, сходные с сознанием человека (8). Искусственные «нейроны», множество несложных однотипных программных объектов, соединяют между собою квазислучайным образом. Каждый «нейрон» определенным образом реагирует на поступающие к его входу сигналы. Одни сигналы его возбуждают, другие тормозят возбуждение. Итоговый сигнал, формирующийся на выходе передается другим «нейронам». Поскольку сеть соединена случайным образом, ее ответы поначалу тоже случайны. Здесь начинается процесс обучения. За каждый ошибочный ответ самые главные нейроны, которые формируют окончательное решение, получают «штраф». Они разбираются, какой из подчиненных «нейронов» способствовал принятию неправильного решения и снижают ему уровень доверия, а тем, кто «голосовал» против, уровень доверия повышается. «Нейроны» второго уровня, получив по заслугам, наводят порядок в своем хозяйстве, и так до самых первых, принимающих сигналы на входе. Процедуру повторяют на другом примере, и так до тех пор, пока сеть не начинает реагировать на входные сигналы правильно. Именно таким образом действуют системы распознавания текстов, разбивая страницы на строки, строки – на символы, а затем принимая по каждому символу решение, какой букве алфавита он соответствует.

Как им это удается? Если взять из сети отдельный «нейрон» и попытаться понять, почему он реагирует на сигналы соседей так, а не иначе, попытка потерпит крах. «Опыт» сети не локализован в конкретном «нейроне», им обладает только сеть в целом. Функции отдельного «нейрона» можно понять, если его перепрограммировать и посмотреть, какие ошибки будет делать сеть. Но и разобравшись в функциях каждого «нейрона», обычно нельзя объяснить, почему эти функции выполняются при данной настройке. Работа даже искусственного интеллекта пока не поддается полному пониманию, и чем интеллектуальнее система, тем труднее сказать, как она принимает решения. Некоторые специалисты считают, что возможно, первый разум, с которым мы установим контакт, будет не внеземным, а искусственным. И никто сегодня не может сказать, когда выключение электрического питания станет актом, сомнительным с этической точки зрения.

Далее, еще одно важное, с далеко идущими последствиями изменение, привнесенное в наше общество ИТ, – это практическое устранение с незапамятных времен препятствовавших общению людей пространственных и временных барьеров, изменение традиционных представлений о пространстве и времени, и в этой связи, если можно так выразиться «дистанциализация» многих видов деятельности и услуг.

Дистанционное обучение, дистанционная медицина, телеконференции и симпозиумы, виртуальные лаборатории, электронная коммерция, мобильная бытовая теле- и видеосвязь вкупе с электронной почтой – все это уже привычные реалии сегодняшнего дня. Появился целый ряд новых видов бизнеса, связанные с использованием сети Интернет. Развивается новая форма трудовой деятельности, так называемый телекомпьютинг, когда человек выполняет свои служебные обязанности, не выходя из дома и будучи связан с фирмой, на которой он работает, по компьютерной сети. Работнику это дает гибкий распорядок труда, экономию транспортных и некоторых иных расходов семейного бюджета, меньшую вероятность конфликтных ситуаций «дом-работа» и пр. Работодателю – рост продуктивности, улучшение самочувствия работающих, их более позитивное отношение к труду, отсутствие проблем со сверхурочными часами. Правда, есть у телекомпьютинга и опасные стороны: может нарушиться сложившийся семейный уклад, могут возникнуть некоторые психологические проблемы (чувство изолированности, снижение оценки собственной значимости и т.д.), но, поскольку это явление новое, оно еще очень мало изучено, и однозначной оценки быть не может. К тому же телекомпьютинг далеко не единственное и отнюдь не главное проявление «вторжения» ИТ в повседневный быт человека. В обычном доме среднего достатка сегодня ИТ встречаются на каждом шагу, ими насыщены и домашний труд, и досуг. Всевозможные приборы для автоматизации и механизации приготовления пищи, иной раз довольно сложные (программируемые кухонные плиты, хлебопечки, стиральные машины и т.д.), для уборки помещения, для поддержания микроклимата, для охраны, для отдыха и развлечений, для получения разнообразной информации, для общения с друзьями, где бы в какой точке Земли они не находились. Каждый год бытовая техника меняется, совершенствуется, причем становится не только лучше во всех отношениях, но и доступнее, и каждый год число пользователей этой техникой быстро увеличивается. Поскольку вся эта техника цифровая, ее можно связать в единую сеть. Идея «цифрового» дома обретает вполне реальные очертания. Люди далеко не всегда поспевают за техническим прогрессом, и многие пожилые представители людского рода не хотят овладевать и пользоваться, допустим, персональным компьютером или цифровой видеокамерой, хотя эта техника появилась буквально у них на глазах и создавалась их современниками.

В заключение очень краткой иллюстративной и потому, разумеется, неполной характеристики достижений современных ИТ приведем точно оценивающее ситуацию мнение авторов: «За исключением электрификации, ни один из современных шагов в технологическом развитии не обладал столь фундаментальным потенциалом влияния на труд людей, их жизнь, процесс обучения, досуг, способы общения, на систему управления обществом. Некоторые специалисты в области социальной философии полагают даже, что ИТ способны повлиять на саму природу человека – изменить систему ценностей, характер эмоций, когнитивные процессы» (9, с.8-4). Добавим еще одно, на наш взгляд чрезвычайно важное обстоятельство. Сегодня мы используем ИТ для того, чтобы улучшить, ускорить, удешевить и т.д. то, что в принципе мы уже имели, но завтра появятся процессы и изделия, которых мы никогда не знали и пока себе не представляем. Если ориентироваться на темп развития ИТ, который наблюдался в последние полвека, это «завтра» может наступить лет через 20-30.